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龙图腾网恭喜福建恒智信息技术有限公司申请的专利一种训练智能测试方法以及装置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：CN114565976B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202210203733.X，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种训练智能测试方法以及装置是由余秋燕;黄日辉;余秋仙设计研发完成，并于2022-03-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种训练智能测试方法以及装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种训练智能测试方法以及装置，本发明的训练智能测试方法包括：采用人脸识别技术进行人员核验，然后通过视觉模型技术对采集的训练视频进行人体姿势识别，动作标准评判，自动计时计数；采用大数据技术针对所述判断结果建立训练数据模型，以用于训练提升指导。本发明的训练智能测试方法通过将机器视觉技术成功的应用在训练测试过程中，能够降低人工投入量，提高了成绩的准确性，也避免了人为舞弊替考，不公平的情况发生。

本发明授权一种训练智能测试方法以及装置在权利要求书中公布了：1.一种训练智能测试方法，其特征在于，包括如下步骤：采用人脸识别技术进行人员核验，然后通过视觉模型技术对采集的训练视频进行人体姿势识别，动作标准评判，动作点评，自动计时计数；采用大数据技术针对所述判断结果建立训练数据模型，以用于进行训练评估，辅助指导训练；所述人体姿势的识别方法包括：将训练视频的原始位图对象缩放，从PoseNet库中调用函数来获取Person对象，将位图缩放回屏幕大小；在Canvas对象上绘制新的位图，从Person对象中获取的关键点位置在画布上绘制骨架，显示置信度超过特定阈值的关键点，用单个SurfaceView来显示输出；SurfaceView通过获取、锁定和在View画布上绘图，显示在屏幕上；所述原始位图对象通过一系列卷积神经网络后，得到关节点的置信图以及肢干的矢量图，将所述置信图以及矢量图结合得到新的绘制骨架；所述一系列卷积神经网络的方法包括：原始位图经过Branch1的网络得到的是关节点的置信图St，经过Branch2的网络得到的是肢干的矢量图Lt，F经过Stage1得到S1和L1，从Stage2开始，Staget网络的输入由前一个网络Staget-1得到的置信图St和矢量图Lt加上特征图F组成，表达式如下： 每个Stage网络都可以得到两个损失，Staget网络的损失函数如下： 上式中，和为通过数据集数据标注的准确的置信图和矢量图，Wp为二元掩码，总损失函数如下： 其中，计算损失用的置信图St以及矢量图Lt是根据COCO数据集的数据生成的；设定关节点x，y为人物k的关节点j的坐标，则以Ax0，y0为左上角坐标，以Bx1，y1为右下角坐标，由A、B组成一个矩形Z，而关节点坐标为矩形Z的中心；令width和height为图片的宽和高，则x0，y0，x1，y1的定义如下：x0＝intmax0，x-βy0＝intmax0，y-βx1＝intminwidth，x+βy1＝intminheight，y+β.然后，在去遍历矩形Z中的每一个坐标点p，求点p和xj，k的高斯核函数，得到置信图中该坐标点p的值公式如下： 所有人物k的关节点j组成的就组成了该关节点的置信图如下公式： 假设和表示数据集图片中人物k的肢干c的关节点j1和j2的坐标，如果点p在肢干上，则为j1到j2方向的单位向量，否则，为0，公式如下： 其中点P满足以下公式： 其中，lc，k是肢干的长度，σl是肢干的宽度，V⊥是单位向量v的垂直向量。

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