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龙图腾网恭喜上海体育学院申请的专利人体动作识别方法和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：CN114580471B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11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：202210186135.6，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权人体动作识别方法和系统是由何磊;何俊毅设计研发完成，并于2022-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本人体动作识别方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种人体动作识别方法及系统，方法包括：实时监测人体关节于人体坐标系下运动参数，分别构建下一时刻状态变量预测矩阵计算模型、下一时刻的状态向量误差预测值计算模型和融合阈值计算模型；根据构建的下一时刻状态变量预测模型矩阵和状态向量误差预测值计算模型，对下一时刻的状态向量误差预测值进行增益修正，构建下一时刻的人体状态变量矩阵以及下一时刻的准确状态向量预测值计算模型，判断两个不同时刻状态变量预测值偏差是否符合融合阈值条件；若符合，则输出融合后的人体动作识别结果，若不符合，则继续重复上述步骤。本发明能够保证每一时刻的人体运动参数融合平滑，最终输出的状态参数结果平滑无间歇地融合，形成监测时间范围内准确的人体运动状态数据。

本发明授权人体动作识别方法和系统在权利要求书中公布了：1.人体动作识别方法，所述方法将人体动作识别结果转换成特征信息，所述特征信息为3D关键点信息，其特征在于，包括以下步骤：S1：实时监测人体关节于人体坐标系下的三轴运动速度、三轴运动角速度和三轴加速度，构建下一时刻状态变量预测矩阵计算模型；S2：构建下一时刻的状态向量误差预测值计算模型；S3：实时监测人体关节于人体坐标系下的三维运动坐标值，构建融合阈值计算模型；S4：根据所述步骤S1构建的下一时刻状态变量预测模型矩阵和所述S2步骤构建的状态向量误差预测值计算模型，对下一时刻的状态向量误差预测值进行增益修正，构建下一时刻的人体状态变量矩阵以及下一时刻的准确状态向量预测值计算模型；S5：判断第i时刻和第j时刻状态变量预测值偏差是否符合所述S3步骤计算得到的融合阈值条件，其中，j＞i；若符合，则输出融合后的人体动作识别结果，若不符合，则重复所述步骤S1-S4；所述S1步骤中构建下一时刻状态变量预测矩阵计算模型的方法包括以下步骤：S11：根据实时监测人体关节于人体坐标系下的三轴运动速度和三轴加速度，构建人体坐标系下的人体关节速度向量矩阵Vk和人体关节加速度向量矩阵Ak，然后再根据所述人体关节速度向量矩阵Vk和人体关节加速度向量矩阵Ak构建k时刻人体状态变量矩阵Xk： 其中 其中，q∈Q，Q＝1，2…，15，Q为被实时监测的人体关节的总数量，为第q个关节的k时刻人体坐标系下x轴速度，为第q个关节的k时刻人体坐标系下y轴速度，为第q个关节的k时刻人体坐标系下z轴速度；为第q个关节的k时刻人体坐标系下x轴加速度，为第q个关节的k时刻人体坐标系下y轴加速度，为第q个关节的k时刻人体坐标系下z轴加速度；k∈{i，j}，k+1∈{i，j}，{i，j}为第i时刻至第j时刻所有时刻点的集合；S12：根据实时监测得到的三轴角速度，构建人体坐标系下k时刻人体运动转换矩阵Mk：其中，B为状态系数矩阵，为k时刻的人体坐标系中角速度矩阵的斜对称矩阵，即角速度斜对称矩阵；其中，I3为一个3×3的单位矩阵，03为一个3×3的全部元素均为0的零矩阵，η为加入高斯-马尔科夫白噪声的加速度恒定状态计算系数；角速度矩阵其中，为实时监测到的k时刻人体坐标系下x轴角速度矩阵，为实时监测到的k时刻人体坐标系下y轴角速度矩阵，为实时监测到的k时刻人体坐标系下z轴角速度矩阵； 为第q个关节的k时刻人体坐标系下x轴角速度，为第q个关节的k时刻人体坐标系下y轴角速度，为第q个关节的k时刻人体坐标系下z轴角速度；角速度斜对称矩阵S13：构建下一时刻状态变量预测矩阵计算模型Xk+1|k：Xk+1|k＝MkXk，其中下一时刻状态变量预测矩阵Xk+1|k为基于k时刻的人体状态变量矩阵Xk计算得到的；所述S2步骤中构建下一时刻的状态向量误差预测值计算模型的方法包括以下步骤：S21：根据所述S1步骤实时监测得到的人体关节于人体坐标系下的三轴运动速度，构建k时刻人体坐标系中三轴运动速度矩阵的斜对称矩阵其中，k时刻人体坐标系中三轴运动速度矩阵为实时监测到的k时刻人体坐标系下x轴运动速度矩阵，为实时监测到的k时刻人体坐标系下y轴运动速度矩阵，为实时监测到的k时刻人体坐标系下z轴运动速度矩阵；S22：根据所述S21步骤构建的k时刻人体坐标系中三轴运动速度矩阵的斜对称矩阵构建k时刻的人体状态变量矩阵Xk与下一时刻的人体状态变量矩阵Xk+1之间的协方差矩阵Ck： 其中，为Q个关节人体坐标系下三轴运动速度于第k时刻和第k+1时刻的协方差，为Q个关节人体坐标系下三轴运动加速度于第k时刻和第k+1时刻的协方差；S23：根据所述S21步骤构建的协方差矩阵Ck以及所述S12步骤构建得到的人体坐标系下k时刻人体运动转换矩阵Mk，构建状态向量误差预测值计算模型Pk+1|k：Pk+1|k＝MkPkMkT+Ck，其中，状态向量误差预测值Pk+1|k为基于k时刻的状态向量误差预测值Pk计算得到的；所述S4步骤中的对下一时刻的状态向量误差预测值进行增益修正，构建下一时刻的人体状态变量矩阵以及下一时刻的准确状态向量预测值计算模型，包括以下步骤：S41：根据所述S2步骤构建的状态向量误差预测值计算模型Pk+1|k，构建k+1时刻的增益修正矩阵Gk+1：Gk+1＝Pk+1|kEkT[EkPk+1|kEkT]-1，其中，Ek为向k时刻的人体状态变量矩阵Xk加入测量噪声γk得到的k+1时刻的测量人体状态变量矩阵Yk+1的系数矩阵，Yk+1＝EkXk+γk；S42：根据所述S1步骤构建的下一时刻状态变量预测矩阵Xk+1|k、所述S41步骤构建的k+1时刻的增益修正矩阵Gk+1以及计算得到的k+1时刻的测量人体状态变量矩阵Yk+1，计算k+1时刻的人体状态变量矩阵Xk+1：Xk+1＝Xk+1|k+Gk+1[Yk+1-EkXk+1|k]；S43：根据所述S41步骤构建的k+1时刻的增益修正矩阵Gk+1、系数矩阵Ek和所述S2步骤构建的下一时刻的状态向量误差预测值计算模型Pk+1|k，构建下一时刻的准确状态向量预测值计算模型Pk+1：Pk+1＝1-Gk+1EkPk+1|k。

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