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龙图腾网恭喜重庆大学申请的专利一种基于动作识别的运动姿态矫正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：CN112668531B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-07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：202110007355.3，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于动作识别的运动姿态矫正方法是由程森林;赵志威;钟源;王桢桢;尧小华;杨卓锐;杨皓设计研发完成，并于2021-01-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于动作识别的运动姿态矫正方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于动作识别的运动姿态矫正方法，属于计算机及运动识别技术领域。该方法包括：动作识别：通过摄像头采集用户运动视频，基于深度学习算法构建动作识别算法，并利用该算法对锻炼者视频中的动作进行类别整理；骨架提取：首先从标准健身数据库中提取对应锻炼者的标准动作，然后从标准动作视频同时进行骨架提取；同时利用采集到的锻炼者视频，从中提取锻炼者运动骨架模型；姿态比对：首先将锻炼者的骨架进行模板标准化；然后将标准化后锻炼者的骨架与标准动作视频进行相似度计算，提取动作相似度最高的一帧模板动作；最后所有动作测试完成，选取出相似度低于阈值的几帧动作，并将模板动作展示出来。本发明提高了计算速度和对比精度。

本发明授权一种基于动作识别的运动姿态矫正方法在权利要求书中公布了：1.一种基于动作识别的运动姿态矫正方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：S1：动作识别阶段：通过摄像头采集用户运动视频，基于深度学习算法构建动作识别算法，并利用该算法对锻炼者视频中的动作进行类别整理；S2：骨架提取阶段：首先，从标准健身数据库中提取对应锻炼者的标准动作，然后从标准动作视频同时进行骨架提取；同时，利用采集到的锻炼者视频，从中提取锻炼者运动的骨架模型；所述骨架提取具体包括：首先利用FasterR-CNN网络和特征金字塔网络FeaturePyramidNetworks，FPN进行检测，根据检测结果，提取在图像中占据面积最大的目标，将其默认为锻炼者；然后利用高分辨率网络Highresolutionnetwork，HRNet对人体姿势进行估计；所述FasterR-CNN网络Fullconvolutiondepthnetwork包括：全卷积深度网络RegionProposalNetwork,RPN和FastR-CNN检测器；具体算法为：通过卷积神经网络得到特征映射，将特征映射输入到RPN网络中得到候选区域，并将候选区域和特征映射输入至全卷积层进行卷积分类，最后输出结果；所述FPN网络包括：1自底向上的网络前向传播过程；2自顶向下的过程是将顶层特征通过上采样和底层特征做融合，每个层级独立预测；FasterR-CNN和FPN的融合，是在RPN部分进行自底向上和自顶向下的融合，得到更加合适的ROI区域；HR网络内部结构为：以高分辨率子网开始作为第一阶段，逐个添加从高到低分辨率子网以形成更多阶段，并且并行连接多分辨率子网；在整个过程中反复交换并行多分辨率子网络中的信息进行重复的多尺度融合；S3：姿态比对阶段：首先将锻炼者的骨架进行模板标准化；然后，将标准化后锻炼者的骨架与标准动作视频进行相似度计算，提取出动作相似度最高的一帧模板动作；最后，锻炼者所有动作测试完成，选取出相似度低于阈值的几帧动作，并将模板动作展示出来。

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