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龙图腾网获悉福建省德化职业技术学校申请的专利一种AI识别体育运动轨迹数据分析教学系统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：CN121388500B 。

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：202511966112.7，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种AI识别体育运动轨迹数据分析教学系统是由郑进结设计研发完成，并于2025-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种AI识别体育运动轨迹数据分析教学系统在说明书摘要公布了：本发明涉及AI运动教学技术领域，公开了一种AI识别体育运动轨迹数据分析教学系统。该系统包括数据采集与校正模块、特征场构建模块、片段提取与映射模块、特征分解模块、特征融合模块和教学分析模块。该系统通过构建基于外部教学知识的多粒度运动特征场，将原始运动轨迹标准化为具有教学语义的编码；进而对编码进行时空特征的显式分解与融合，分别解析运动的空间结构与时序动态；最终利用教学分析模型生成针对性教学指令。本发明解决了现有运动分析技术教学指向性不明确、错误归因困难的问题，能够提供专业化、可解释的个性化动作矫正指导。

本发明授权一种AI识别体育运动轨迹数据分析教学系统在权利要求书中公布了：1.一种AI识别体育运动轨迹数据分析教学系统，其特征在于，包括： 数据采集与校正模块，用于采集包含时空坐标点序列的原始运动轨迹感知数据，并对所述原始运动轨迹感知数据执行时空连续性校正处理，生成已校正的运动轨迹数据流； 特征场构建模块，用于接收来自外部教学知识库的动作范例语义描述信息，基于所述动作范例语义描述信息构建多粒度运动特征场； 包括： 解析所述动作范例语义描述信息，提取出关键身体部位的运动约束关系； 根据所述关键身体部位的运动约束关系，定义由粗到细的多个运动语义解析层级； 为每个所述运动语义解析层级分配一个高维的语义特征子空间，所有所述语义特征子空间叠加构成所述多粒度运动特征场； 片段提取与映射模块，用于从所述已校正的运动轨迹数据流中提取符合预设条件的运动时空片段集合，将所述运动时空片段集合映射至所述多粒度运动特征场，生成标准化运动语义编码； 特征分解模块，用于对所述标准化运动语义编码执行层级化特征分解，得到运动空间结构语义特征与运动时序动态语义特征； 包括： 通过一个空间注意力网络对所述标准化运动语义编码进行处理，提取出表征运动中身体部位空间相对位置与姿态的所述运动空间结构语义特征； 包括： 将标准化运动语义编码重构为身体部位特征矩阵，其中每一行对应一个身体部位的特征向量； 在空间注意力网络中引入多头自注意力机制，计算身体部位特征矩阵中任意两个身体部位特征之间的相关性分数； 通过软掩码操作对相关性分数进行加权，生成空间注意力权重矩阵； 使用空间注意力权重矩阵对身体部位特征矩阵进行线性变换和聚合，输出强调空间结构的运动空间结构语义特征向量； 通过一个时序卷积网络对所述标准化运动语义编码进行处理，提取出表征运动速度、节奏与顺序变化的所述运动时序动态语义特征； 包括： 将标准化运动语义编码按时间步长重新排列为三维张量，输入到时序卷积网络； 时序卷积网络使用不同尺寸的一维卷积核进行多层卷积操作，逐层捕获短期至长期的时序模式； 在卷积层后插入门控激活函数和批量归一化层，增强网络对运动节奏变化的敏感性； 最终通过时序全局池化层将输出张量压缩为固定长度的运动时序动态语义特征向量； 特征融合模块，用于将所述运动空间结构语义特征与运动时序动态语义特征进行模态融合，生成融合运动语义编码向量； 教学分析模块，用于将所述融合运动语义编码向量输入已训练好的教学分析模型，得到针对当前运动轨迹的教学指令。

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