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龙图腾网恭喜华南理工大学申请的专利基于AI姿态分析与MR人机交互的健身指导系统及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：CN119649997B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202510175712.5，技术领域涉及：G16H20/30；该发明授权基于AI姿态分析与MR人机交互的健身指导系统及方法是由刘彦志;孙振宇;舒琳设计研发完成，并于2025-02-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI姿态分析与MR人机交互的健身指导系统及方法在说明书摘要公布了：本发明提供基于AI姿态分析与MR人机交互的智慧健身指导系统及方法。所述系统包括：3D深度全局摄像头模块，用于捕获用户的RGBD图像数据；基于AI的健身计划推荐模块，用于为用户规划健身计划；动态调整模块，分析用户的体能变化并根据用户的实际体能情况动态调整训练计划；即时反馈模块用于收集用户对训练效果的反馈；基于AI的健身动作分析模块，用于基于用户的多模态健身数据来识别和分析用户的健身动作；基于AI的虚拟教练交互模块，用于基于健身知识大模型，与用户进行实时沟通；基于3DMR成像的健身动作示范模块，用于投影虚拟3D健身教练和与用户体态相似的虚拟人物。发明能够为用户提供智能化、个性化的健身指导。

本发明授权基于AI姿态分析与MR人机交互的健身指导系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于AI姿态分析与MR人机交互的健身指导系统，其特征在于，所述系统具体包括：3D深度全局摄像头模块，用于捕获用户健身时的RGBD图像数据并传送至服务器；基于AI的健身计划推荐模块，用于为用户个性化规划健身路线，包括LightGCN-att算法模块、动态调整模块和即时反馈模块，LightGCN-att算法模块基于用户的历史健身数据、当前状态以及健身水平评分，结合预设的健身目标，生成训练计划；动态调整模块用于实时分析用户的体能变化并根据用户的实际体能情况动态调整训练计划；即时反馈模块用于收集用户对训练效果的反馈；基于AI的健身动作分析模块，用于基于用户的多模态健身数据来识别和分析用户的健身动作，得到用户的健身动作分析结果；基于AI的虚拟教练交互模块，用于基于健身知识大模型，与用户进行实时沟通和指导；所述LightGCN-att算法模块包括LightGCN-att健身计划推荐算法，LightGCN-att健身计划推荐算法包括嵌入了注意力机制的图卷积网络LightGCN，在图卷积网络LightGCN中，通过构建用户-健身活动二部图，利用节点的邻居信息来更新节点的嵌入表示，从而捕捉用户之间的相似性和健身活动之间的关联性，通过注意力机制来动态调整对用户健身数据中不同特征的关注度；所述基于AI的健身动作分析模块采用多模态姿态分析算法进行健身动作的识别；所述多模态姿态分析算法包括卷积神经网络CNN和Transformer模型，Transformer模型包括编码器、解码器和分类器，或所述多模态姿态分析算法包括卷积神经网络CNN、Transformer模型和分类器，Transformer模型包括编码器和解码器；卷积神经网络CNN用于对RGBD图像数据进行特征提取，得到视觉特征和三维空间特征，并将视觉特征、三维空间特征与物理特征合并为多模态特征，其中，所述物理特征包括运动学特征，从生理指标数据、运动数据中提取得到；编码器用于将多模态特征进行融合和编码，得到综合的特征表示，综合的特征表示包含了用户动作的关键特征；解码器用于将编码后的综合的特征表示解码为自然语言描述或动画演示；分类器用于分析编码器输出的综合的特征表示，通过对比当前姿态的综合的特征表示与预设的标准姿态模板，得到健身动作分析结果；所述系统还包括基于3DMR成像的健身动作示范模块，用于将虚拟3D健身教练和与用户体态相似的虚拟人物进行投影以通过虚拟3D健身教练来进行动作的正确示范并通过虚拟人物来实时反映用户的动作情况。

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