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龙图腾网获悉浙江摩深医学装备科技有限公司申请的专利基于多阶段网络学习的运动监测方法、装置、设备及介质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：CN116189298B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202310116095.2，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于多阶段网络学习的运动监测方法、装置、设备及介质是由耿冰清;韩微微;师联康设计研发完成，并于2023-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多阶段网络学习的运动监测方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供了基于多阶段网络学习的运动监测方法、装置、设备及介质，涉及数据处理技术领域，包括：采集若干用户运动视频段，预处理后生成训练样本，建立初始模型，训练以获得根据传感器数据确定运动高度的目标模型；实时采集某一目标用户的目标传感器数据，在目标模型中，利用分类网络基于目标传感器数据的波动性进行分类；当目标传感器数据波动性大，则采用训练后的第一处理网络进行运动高度监测；当目标传感器数据波动性小，则采用训练后的第二处理网络进行运动高度监测；以输出包含运动高度的目标结果，进行运动监测，用于克服现有跳绳运动仅能通过传感器计算次数，无法实现自主运动监测的问题。

本发明授权基于多阶段网络学习的运动监测方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于多阶段网络学习的运动监测方法，其特征在于，包括： 采集若干用户运动视频段，预处理后生成训练样本，其中，所述训练样本包含若干训练数据，每一训练数据均包括一用户在不同时刻下传感器数据和人脸质心高度； 建立初始模型，并采用所述训练样本进行训练，以获得根据传感器数据确定运动高度的目标模型；其中，所述目标模型包括分类网络、基于transformer网络建立的第一处理网络和第二处理网络,所述采用所述训练样本进行训练包括：利用与波动性大对应的训练样本集对所述第一处理网络进行预训练，利用与波动性小对应的训练样本集对所述第二处理网络进行预训练，并固定最优模型的权重； 实时采集某一目标用户的目标传感器数据，在所述目标模型中，对所述目标传感器数据进行编码后，利用分类网络基于所述目标传感器数据的波动性进行分类；当所述目标传感器数据波动性大，则采用训练后的第一处理网络进行运动高度监测；当所述目标传感器数据波动性小，则采用训练后的第二处理网络进行运动高度监测；以输出包含运动高度的目标结果，进行运动监测; 所述利用分类网络基于所述目标传感器数据的波动性进行分类，包括： 根据所述目标传感器数据获取历史预设采集次数的传感器数据； 对历史预设采集次数的传感器数据进行特征提取，并计算均值以生成参考向量； 其中所述分类包括：采用one-hot编码将波动性大和波动性小的类别分别转化为1,0和0,1的向量作为分类网络的标签； 对所述目标传感器数据进行特征提取获得目标向量，基于所述参考向量对所述目标向量进行波动性计算，以对所述目标传感器数据进行分类;所述基于所述参考向量对所述目标向量进行波动性计算，以对所述目标传感器数据进行分类，包括： 计算所述目标向量与所述参考向量之间的距离； 当所述距离与所述目标向量比值超出50%，则确定所述目标传感器数据波动性大； 当所述距离与所述目标向量比值未超出50%，则确定所述目标传感器数据波动性小。

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