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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利运动动作纠正方法、系统、存储介质、计算机设备及终端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：CN115393963B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202211070820.9，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权运动动作纠正方法、系统、存储介质、计算机设备及终端是由贺王鹏;刘伟;周悦;胡德顺设计研发完成，并于2022-09-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本运动动作纠正方法、系统、存储介质、计算机设备及终端在说明书摘要公布了：本发明属于计算机视觉技术领域，公开了一种运动动作纠正方法、系统、存储介质、计算机设备及终端，该方法包括：人体运动姿态识别数据的收集；运动动作分类神经网络模型的设计以及模型的训练；单帧图像姿态的对比和动作时间序列的DTWDynamicTimeWarping，动态时间归整距离比对。本发明采用由普通USB摄像头获取人体运动图像，通过笔记本电脑进行人体姿态识别神经网络模型结构的推理，通过骨架提取和姿态分类，并完成错误动作比对纠正，通用性高，计算量小，精确度较高，很好的满足了日常生活需求。本发明使用的关键帧动作和时间序列对比双重比对策略，一是通过关键动作来进行针对部位的动作修正，二是通过一个完整的动作片段来对比。这样的纠正策略相比一般系统来说更加精确和合理。

本发明授权运动动作纠正方法、系统、存储介质、计算机设备及终端在权利要求书中公布了：1.一种运动动作纠正方法，其特征在于，所述运动动作纠正方法包括以下步骤： 步骤一，进行人体运动姿态识别数据的收集； 步骤二，进行运动动作分类神经网络模型的设计以及模型的训练； 步骤三，进行单帧图像姿态的对比和动作时间序列的DTW距离比对； 所述步骤一中的人体运动姿态识别数据的收集包括： 数据集信息均采集于日常图像，从网络上收集运动员视频资料，并使用视频帧截取的方式将获得的视频中运动员的某一动作进行截图；其中，所述视频资料包含网球运动员单人的运动过程； 所有静态姿态图片均为三通道彩色RGB，文件格式为jpg格式；在一段时长合适的视频中获得动作标签网球关键动作图像数据集； 在训练中，将图像数据集划分为训练集、验证集和测试集；其中，所述训练集用于在训练过程中输入神经网络进行训练；所述验证集用于在训练过程中周期性地验证方法的合理性；所述测试集用于在完成时对方法的性能进行评估； 所述步骤三中的单帧图像姿态的对比和动作时间序列的DTW距离比对包括： 1视频流中的动作片段截取 对用户实时使用摄像头时候采集的视频流，对于每一帧图像，输入到CascadePoseNet网络进行人体姿态关键点坐标提取，并完成分类，得到已经分类完成的单一动作帧；将得到的单一动作帧，在视频流中与其对应的帧进行匹配，并截取出匹配的动作帧之间的一段时间序列； 其中完成匹配的动作组合是正手引拍和正手挥拍完成、反手引拍和反手挥拍完成，其余动作都主要完成单帧图像的纠正即可； 针对标准图像数据集输入到CascadePoseNet网络中，使用动作帧捕捉以及动作帧时间序列匹配，再针对用户通过摄像头读取的视频流完成帧截取，得到标准对照组和用户待测数据组； 2单帧动作比对和DTW动作片段距离比对 其中单帧图像对比纠正和时间序列DTW对比纠正，均采用vote的方式进行；Vote方式代表投票方式，包括： 确定关键动作点，针对关键点的坐标值进行逐个比对，判断运动不到位部位，选取比例最大的建议，投票得到最合理的纠正建议； 对于DTW时间序列的动作比对，先进行时间序列的作用说明，该时间序列是一段一维信号，其中横轴代表的是时间，单位是毫秒，纵轴代表的是某一个人体关键点的x值或y值，该时间空间信号用于反映在一个完整的单一动作过程中某一部位的变化过程，其中包括的两个要素即为空间信息和时间信息，所述空间信息包括坐标点的值，用于反映某一动作的幅度和范围、关节点的相互位置是否到位；所述时间信息包括某一动作片段的时间是否过长或过短，使用DTW算法测试与标准动作时间序列的相似程度； 完成对于单一动作帧中关键关节点的位置比对，将基准数据集与用户数据集中关键点在二维图像中的x,y坐标的模糊对比，用于判断某个部位的移动幅度；以及针对一个基准数据集与用户数据集中动作时间序列的DTW距离比对，来判断一个动作片段的时间是否恰当。

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