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龙图腾网恭喜鎏玥(上海)智能科技有限公司申请的专利一种基于腿部训练数据的分析方法及训练椅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：CN119249361B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202411768673.1，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种基于腿部训练数据的分析方法及训练椅是由应俊;徐一凡设计研发完成，并于2024-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于腿部训练数据的分析方法及训练椅在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于腿部训练数据的分析方法及训练椅，涉及腿部训练技术领域。包括有：通过时间序列分析方法，从所述多维动态数据中获取变化特征；通过所述变化特征，建立动态模型，并根据所述动态模型，预测出进行腿部训练时的自然运动模式；对预测出的所述自然运动模式进行模拟，识别出运动错误和伤害风险，并对所述自然运动模式进行调整。本发明通过分析用户的身体特征，生成个性化的运动模式，并将其与自然运动模式进行融合，使得训练能够更加符合个人需求，且通过模拟和实时监测，能够及时发现和纠正运动错误，设置出合理的关节角度、速度和能耗阈值，从而能够避免不当动作导致的伤害，确保了训练过程中的安全性。

本发明授权一种基于腿部训练数据的分析方法及训练椅在权利要求书中公布了：1.一种基于腿部训练数据的分析方法，其特征在于，包括有：提取变化特征：获取腿部训练时的多维动态数据，并通过时间序列分析方法，从所述多维动态数据中获取变化特征；建立动态模型：通过所述变化特征，建立动态模型，并根据所述动态模型，预测出进行腿部训练时的自然运动模式，具体为：将用户腿部划分为多个刚体段，并获取每个刚体段对应的动能和势能，同时根据每个所述刚体段对应的动能和势能，获取进行腿部训练时的总动能和总势能；根据进行所述腿部训练时的总动能和总势能，获取拉格朗日量的大小，确定出进行腿部训练时的关节角度和关节扭矩；根据膝关节的最大弯曲角度和最小弯曲角度，确定出进行腿部训练时，膝关节和髋关节的活动范围；调整运动模式：对预测出的所述自然运动模式进行模拟，识别出运动错误和伤害风险，并对所述自然运动模式进行调整；从所述多维动态数据中获取变化特征，包括有，获取时间序列数据，通过传感器获取腿部训练时的多维动态数据，并对所述多维动态数据进行预处理，同时按照时间顺序，将预处理后的所述多维动态数据进行排序，获取所述时间序列数据；获取融合特征向量，根据所述时间序列数据，通过长短期记忆网络模型，获取隐藏状态向量，通过卷积神经网络模型，获取卷积向量，同时将所述隐藏状态向量和卷积向量进行融合，获取所述融合特征向量；获取所述融合特征向量，包括有，M1：获取隐藏状态向量：将所述时间序列数据作为长短期记忆网络模型的输入，输出所述隐藏状态向量，具体为： ；其中，为在时间步t时输出的隐藏状态向量，为在时间步t时输出的腿部训练数据信息，为在时间步t时腿部运动状态对应的记忆单元，为权重矩阵，为在时间步t-1时输出的隐藏状态向量，为在时间步t时输入的时间序列数据，为偏置向量，为Sigmoid激活函数；M2：获取卷积向量：将所述时间序列数据作为卷积神经网络模型的输入，输出所述卷积向量，具体为： ；其中，为卷积向量，为激活函数，为卷积核，为时间序列数据，为偏置项；M3：获取拼接向量：将所述隐藏状态向量和卷积向量进行融合，形成拼接向量，并将所述拼接向量进行归一化处理，具体为： ；其中：为归一化处理后的拼接向量，为拼接向量，为拼接向量中的最小值，为拼接向量中的最大值；M4：获取融合特征向量：从归一化处理后的所述拼接向量中提取特征，提取到的特征即为所述融合特征向量。

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