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龙图腾网恭喜华中师范大学;湖北大学申请的专利一种姿态类运动自适应评测方法、系统、设备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：CN114973411B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202210604517.6，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种姿态类运动自适应评测方法、系统、设备及存储介质是由刘海;张昭理;朱俊艳;宋云霄;李家豪;刘婷婷;杨兵设计研发完成，并于2022-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种姿态类运动自适应评测方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种姿态类运动自适应评测方法、系统、设备及存储介质。该方法包括：采集待检测对象的视频序列和呼吸心跳回波信号，并对所述呼吸心跳回波信号进行预处理；将预处理后的所述呼吸心跳回波信号输入到训练后的第一网络模型，获得呼吸心跳特征；将所述视频序列输入到训练后的第二网络模型中，获得3D人体姿态特征；将所述呼吸心跳特征和所述3D人体姿态特征进行交互融合，获得融合交互特征，根据所述融合交互特征输出动作评分和呼吸状态预测结果；根据所述3D人体姿态特征预测3D人体姿态，计算预测的3D人体姿态与标准动作间的相似度。本发明通过结合待检测对象的动作和呼吸心跳来进行评测，有助于帮助提升运动教学训练的效率与质量。

本发明授权一种姿态类运动自适应评测方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种姿态类运动自适应评测方法，其特征在于，包括：利用可见光摄像头和毫米波雷达采集待检测对象的视频序列和呼吸心跳回波信号，并对所述呼吸心跳回波信号进行预处理；将预处理后的所述呼吸心跳回波信号输入到训练后的第一网络模型，获得呼吸心跳特征；将所述视频序列输入到训练后的第二网络模型中，获得3D人体姿态特征；将所述呼吸心跳特征和所述3D人体姿态特征进行交互融合，获得融合交互特征，根据所述融合交互特征输出动作评分和呼吸状态预测结果；根据所述3D人体姿态特征预测3D人体姿态，计算预测的3D人体姿态与标准动作间的相似度；其中，所述第二网络模型包括：多假设姿态生成模块，用于根据视频序列生成初始化的多个姿态假设；具体为：令x,y表示某一帧上的关节点坐标，N表示输入帧的总数，J表示人的关节点总数；从视频序列中提取每帧图像中人体的2D姿态序列X∈RN×J×2，被拼接成使用一个可学习的位置嵌入保留各个关节点的位置信息，输入到Transformer编码器中进行处理；时间信息嵌入模块，用于将时间位置编码嵌入到假设姿态的特征表示中；具体为：对每一帧得到的姿态假设所提取到的特征使用一次转换操作和一次线性嵌入，从而得到高维特征C表示嵌入维度；利用一个可学习的时间位置编码来保留帧之间的时间信息；单假设特征增强模块，用于增强单个姿态假设内部的特征；具体的，将不同的姿态假设的嵌入特征并行的作为多个MSA的输入；多假设特征融合模块，用于实现多个增强后的姿态假设之间的特征信息融合；具体的，将多个姿态假设的嵌入特征拼接后作为MLP的输入，进行跨注意力计算，通过多层感知机混合不同通道之间的信息，合成一个单独的姿态假设ZM∈RN×C·M；3D姿态回归模块，用于应用线性转换操作回归得到所述3D人体姿态特征；具体的，对单独的姿态假设ZM∈RN×C·M应用一个线性转换层，回归得到3D姿态序列

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