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龙图腾网获悉广东具身风暴机器人有限公司申请的专利一种克服机械臂遮挡实现人体穴位追踪的方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120148771B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510166562.1，技术领域涉及：G16H20/90；该发明授权一种克服机械臂遮挡实现人体穴位追踪的方法是由莫继学;张琪;李晓辉设计研发完成，并于2025-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种克服机械臂遮挡实现人体穴位追踪的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种克服机械臂遮挡实现人体穴位追踪的方法，该方法包括：获取目标的实时图像；对实时图像中的当前帧图像处理获取验证数据；对实时图像中其他图像处理获取基础数据；计算预测数据与验证数据进行对比；不对应时通过卡尔曼滤波器将验证数据加入到基础数据中进行更新，并重新对比；当对应时计算并输出下一帧的预测数据。本发明通过将实时图像划分为当前帧图像和基础图像，形成预测数据进行匹配，通过不同条件下自动切换不同处理方式，实现检测、预测、匹配、更新不断迭代，提供稳定的追踪性能的同时提高预测准确性的同时降低性能需求，可增强算法在复杂场景下的鲁棒性，有效解决了传统方法在遮挡场景下性能下降和不准确的问题。

本发明授权一种克服机械臂遮挡实现人体穴位追踪的方法在权利要求书中公布了：1.一种克服机械臂遮挡实现人体穴位追踪的方法，其特征在于，所述克服机械臂遮挡实现人体穴位追踪的方法包括： 获取目标的实时图像； 对所述实时图像中的当前帧图像进行处理，获取验证数据；对所述实时图像中除当前帧以外的图像进行处理，获取基础数据；包括：提取单帧图像中的表面特征，将所述表面特征设置为目标，所述目标包括若干个；对若干所述目标设置检测框，对所述检测框进行标注，并根据所述检测框和标注信息生成检测框数据；根据所述检测框获取所述检测框内对应的若干关键点，并根据若干所述关键点生成关键点坐标和遮挡概率；将当前帧图像对应的检测框数据、所述关键点坐标和遮挡概率定义为验证数据；将除当前帧图像对应的检测框数据的合集、所述关键点坐标的合集定义为基础数据； 对所述基础数据进行处理，获得预测数据，对所述预测数据与所述验证数据进行对比； 当所述预测数据与所述验证数据不对应时，通过卡尔曼滤波器将所述验证数据加入到基础数据中进行更新，并重新对比所述预测数据和验证数据；当所述预测数据与所述验证数据对应时，计算并输出下一帧的预测数据； 所述对若干所述目标设置检测框，对所述检测框进行标注还包括：对不同帧的图像中的相同目标赋予相同的ID标识，对不同帧的图像中不相同的目标赋予不同的ID标识； 当所述预测数据与所述验证数据不对应时，通过卡尔曼滤波器将所述验证数据加入到基础数据中进行更新还包括： 当所述验证数据与所述预测数据不匹配时，对所述验证数据中与所述预测数据不匹配的目标赋予新的ID标识；和、或，当所述预测数据中的目标在所述基础数据的阈值数量的连续帧中未出现时，删除对应目标的ID标识； 当所述预测数据与所述验证数据不对应时，通过卡尔曼滤波器将所述验证数据加入到基础数据中进行更新，并重新对比所述预测数据和验证数据包括： 设置总代价矩阵，计算所述预测数据与所述验证数据的匹配度； 所述总代价矩阵包括： IOU代价矩阵，所述IOU代价矩阵用于表示当前帧图像的所述检测框数据与预测框数据的交并比； 关键点位置代价矩阵，所述关键点位置代价矩阵用于表示当前帧图像的关键点坐标与预测关键点坐标数据之间的位置代价值； 关键点姿态变化代价矩阵，所述关键点姿态变化代价矩阵用于表示当前帧图像的关键点坐标与预测关键点坐标数据之间的相对关系，所述相对关系为角度和距离比值；当所述预测数据与所述验证数据对应时，计算并输出下一帧的预测数据包括： 将所述验证数据加入至所述基础数据中，根据更新后的所述基础数据的检测框数据的合集、所述关键点坐标的合集计算下一帧图像中目标的预测数据；所述下一帧图像中目标的预测数据还包括目标的状态向量； 所述状态向量的计算公式为：；其中，是上一帧的状态向量，包括关键点的位置和速度，是状态转移矩阵，定义状态的运动模型，表示过程中的随机噪声，描述随机变化。

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