买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜山东科技大学申请的专利引体向上动作质量评估方法、计算机设备以及存储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：CN118968630B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202411162062.2，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权引体向上动作质量评估方法、计算机设备以及存储介质是由白培瑞;修晓娜;刘国忠;王汝尧;刘庆一;杨睿;丁浩然设计研发完成，并于2024-08-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本引体向上动作质量评估方法、计算机设备以及存储介质在说明书摘要公布了：本发明属于人体运动动作质量评估技术领域，具体公开了一种引体向上动作质量评估方法、计算机设备以及存储介质。本发明方法通过设计引体向上动作视频的分段与动作质量评分标准，将引体向上动作视频划分为躯体上升、头部下巴过杆和躯体下降三个关键阶段，综合考虑每一个阶段的完成度并加权计算动作完成质量的最后评分。此外本发明还构建了基于Transformer的引体向上动作质量评估模型，模型采用双流网络结构，分别用于捕获引体向上动作的动态和静态特征并进行融合，由解码器组件中的多阶段注意力网络赋予各动作阶段的权重系数。本发明很好的实现了对引体向上动作自动化、准确的评估，提高了评估效率。

本发明授权引体向上动作质量评估方法、计算机设备以及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种引体向上动作质量评估方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1.针对引体向上的动作特点，设计分阶段动作规范性评价标准和评分方法；将引体向上的视频动作序列划分为躯体上升、头部下巴过杆和躯体下降三个关键阶段；步骤2.搭建基于Transformer的引体向上动作质量评估模型，该引体向上动作质量评估模型包括具有双分支结构的特征提取网络、特征融合网络以及分数回归模块；其中，具有双分支结构的特征提取网络包括动态流特征提取网络分支以及静态流特征提取网络分支，且分别用于提取动态流输出特征以及静态流输出特征；动态流输出特征与静态流输出特征在特征融合网络中进行融合处理，并将融合后的结果送入分数回归模块得到预测分数，并根据预测分数给出引体向上动作质量评估结果；所述动态流特征提取网络分支包括动态流特征提取器、上下文感知编码器、多阶段注意力解码器；输入视频帧在动态流特征提取网络分支的处理流程如下：动态流特征提取器首先提取动态信息即捕捉和分析视频帧序列中相邻帧的运动变化，识别人体在进行引体向上过程中每一帧之间的姿态和位置变化，学习躯体上升、头部下巴过杆和躯体下降三个阶段的时序信息，得到动态流特征，动态流特征输入到上下文感知编码器中，计算帧与帧之间的关联特征，得到动态流增强特征，动态流增强特征与动态流三个动作阶段的特征原型同时输入到多阶段注意力解码器，对引体向上动作的完整视频进行关键阶段划分然后为每一关键阶段分配相应的权重系数并进行加权处理，得到动态流输出特征；静态流特征提取网络分支包括静态流特征提取器、上下文感知编码器、多阶段注意力解码器；输入视频帧在静态流特征提取网络分支的处理流程如下：静态流特征提取器首先提取姿势信息即每一帧中人体的各部分的位置、姿态和相互之间的空间关系，得到静态流特征，静态流特征输入到上下文感知编码器中，计算帧与帧之间的关联特征，得到静态流增强特征，静态流增强特征与静态流三个动作阶段的特征原型同时输入到多阶段注意力解码器，对引体向上动作的完整视频进行关键阶段划分然后为每一关键阶段分配相应的权重系数并进行加权处理，得到静态流输出特征；所述上下文感知编码器的处理过程如下：首先对于输入的第i个视频，利用自注意机制对其T帧图像的初始特征进行加权聚合，获得上下文信息；然后，将上下文信息的特征向量与初始特征向量，相加求和并归一化后传递到前馈神经网络中进行融合；最后获得增强后的特征；利用上下文感知编码器对静态流特征进行计算的公式如下： 式中，表示上下文信息的特征向量，表示由静态流特征提取器提取的静态流的初始特征向量，norm·表示层归一化，F表示相加和归一化后的视频特征，表示在静态流中经过上下文感知编码器处理后得到的增强特征；DNNθx表示参数为θx的前馈神经网络；利用上下文感知编码器对动态流特征进行计算的公式如下： 式中，表示上下文信息的特征向量，表示由动态流特征提取器提取的动态流的初始特征向量，norm·表示层归一化，F表示相加和归一化后的视频特征，表示在动态流中经过上下文感知编码器处理后得到的增强特征；DNNθx表示参数为θx的前馈神经网络。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东科技大学，其通讯地址为：266590 山东省青岛市黄岛区前湾港路579号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。