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龙图腾网恭喜复旦大学申请的专利基于深度学习的脊柱退行性病变智能康复辅助训练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：CN114092854B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202111295019.X，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于深度学习的脊柱退行性病变智能康复辅助训练系统是由路红;沈梦琦;杨博弘;任浩然;张文强;李伟设计研发完成，并于2021-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的脊柱退行性病变智能康复辅助训练系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的脊柱退行性病变智能康复辅助训练系统。本发明系统包括基于深度学习的中医导引术视频实时分类模块和基于人体骨架表示的视频序列划分与评估模块；前者通过获取二维人体骨架数据，作为学习模型的训练数据，进行深度学习训练，得到泛化的深度学习模型；最后得到实时帧分类结果；后者根据帧分类结果，对相同类别的骨架序列进行分割与实时纠错，将分割好的序列段与相应类别专家组视频骨架序列段进行序列对比评分。本发明系统无需医护人员的指导和干预，能够使患者随时自行进行中医导引术训练，适用于家庭及基层医疗卫生机构，能够减轻医护人员的压力，提高患者康复训练的灵活性和准确性。

本发明授权基于深度学习的脊柱退行性病变智能康复辅助训练系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的脊柱退行性病变智能康复辅助训练系统，其特征在于，由基于深度学习的中医导引术视频实时分类模块和基于人体骨架表示的视频序列划分与评估模块组成；所述基于深度学习的中医导引术视频实时分类模块，通过Openpose获取二维人体骨架数据，作为深度学习模型的训练数据，进行有监督深度学习训练，得到泛化的深度学习模型；然后通过OpenPose隔帧检测结合稀疏光流追踪，对输入视频进行实时预处理，结果作为输入馈入预训练的分类模型，得到实时帧分类结果；所述基于人体骨架表示和视频序列划分与评估模块，根据所述实时分类模块的帧分类结果，对相同类别的骨架序列进行分割与实时纠错，并将分割好的序列段与相应类别专家组视频骨架序列段进行序列对比评分；其中，对每一帧的骨架序列，根据其关键点二维坐标信息和该帧的动作类别，生成响应的文本纠错信息，提示患者当前进行功法的动作要点。

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复旦大学，其通讯地址为：200433 上海市杨浦区邯郸路220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”。