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龙图腾网恭喜复旦大学申请的专利一种基于深度学习的运动员行为质量评估方法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：CN113989920B 。

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：202111193385.4，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于深度学习的运动员行为质量评估方法是由张立华;王顺利;杨鼎康;邝昊鹏设计研发完成，并于2021-10-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的运动员行为质量评估方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于深度学习的运动员行为质量评估方法，基于的评估系统包括人体跟踪单元、人体姿势估计单元、动作序列特征提取与增强单元，得分预测单元和显示单元；视频输入至人体跟踪单元，对视频的各帧进行目标检测，得到各帧的检测框作为跟踪结果，在显示单元对跟踪结果进行可视化；人体姿势估计单元获取跟踪结果，对各帧中运动员的姿势进行估计，得到关键点信息作为姿势估计结果，在显示单元对姿势估计结果进行可视化；动作序列特征提取与增强单元以视频、跟踪结果和姿势估计结果作为输入，进行特征提取、特征增强和特征融合后得到视频特征；得分预测单元以视频特征为输入，进行全动作流程质量评估和阶段性行为质量评估。

本发明授权一种基于深度学习的运动员行为质量评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的运动员行为质量评估方法，其特征在于，其所基于的评估系统包括人体跟踪单元、人体姿势估计单元、动作序列特征提取与增强单元，得分预测单元和显示单元，具体的，每个单元内的流程如下：视频输入至人体跟踪单元，人体跟踪单元对视频的各帧进行目标检测，得到各帧的检测框作为跟踪结果，在显示单元对跟踪结果进行可视化；人体姿势估计单元获取跟踪结果，对各帧中运动员的姿势进行估计，得到关键点信息作为姿势估计结果，在显示单元对姿势估计结果进行可视化；动作序列特征提取与增强单元以视频、跟踪结果和姿势估计结果作为输入，进行特征提取、特征增强和特征融合后得到视频特征；得分预测单元以视频特征为输入，进行全动作流程质量评估和阶段性行为质量评估；所述人体跟踪单元使用YOLO检测器和Siammask框架进行目标检测：在视频的初始帧使用YOLO检测器进行目标检测，得到初始帧的检测框，使用Siammask框架作为单目标跟踪器在初始帧之后的连续帧进行目标检测，得到初始帧之后各帧的检测框；所述人体姿势估计单元使用Alphapose框架对各帧中运动员的姿势进行估计：获取视频中各帧的检测框后，采用Alphapose框架对各帧中运动员的姿势进行估计，Alphapose框架生成各帧的关键点信息，使用卡尔曼滤波器算法对各帧的关键点信息进行处理，得到姿势估计结果；所述动作序列特征提取与增强单元对视频进行特征提取，得到第一特征，将第一特征结合跟踪结果使用管道自注意力机制进行特征增强，得到增强后的第一特征，动作序列特征提取与增强单元对姿势估计结果进行特征提取，得到第二特征，将第二特征与增强后的第一特征通过全连接层进行融合得到视频特征。

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