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龙图腾网获悉深圳市远均集成科技开发有限公司申请的专利基于运动捕捉的一体机交互方法及其视觉互动一体机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：CN119200835B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202411242724.7，技术领域涉及：G06F3/01；该发明授权基于运动捕捉的一体机交互方法及其视觉互动一体机是由刘佛赐;刘帝集;刘帝远设计研发完成，并于2024-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于运动捕捉的一体机交互方法及其视觉互动一体机在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于运动捕捉的一体机交互方法及其视觉互动一体机，包括：响应教学用户的在线教学请求，基于视觉一体机中的摄像相机获取教学用户在教学过程中的教学视频，以及教学视频中每一帧对应的教学动作图像；采用特征金字塔网络对教学动作图像的目标特征进行多尺度特征融合，得到多个层级的特征图，多个层级的特征图包括目标层级的第一特征图以及其他层级的第二特征图；采用多尺度空洞卷积掩膜对第一特征图进行稀疏化处理，得到稀疏特征图；对第二特征图和稀疏特征图进行目标识别，得到教学动作图像对应的用户动态形象；将用户动态形象和教学视频展示在视觉互动一体机，用户动态形象跟随教学视频的播放进行律动。本发明提高了教学效果。

本发明授权基于运动捕捉的一体机交互方法及其视觉互动一体机在权利要求书中公布了：1.一种基于运动捕捉的一体机交互方法，其特征在于，应用于视觉互动一体机，所述视觉互动一体机中安装有固定设置的摄像相机，所述基于运动捕捉的一体机交互方法包括：响应教学用户的在线教学请求，基于所述视觉互动一体机中的摄像相机获取所述教学用户在教学过程中的教学视频，以及所述教学视频中每一帧对应的教学动作图像；采用特征金字塔网络对所述教学动作图像的目标特征进行多尺度特征融合，得到多个层级的特征图，所述多个层级的特征图包括目标层级的第一特征图以及其他层级的第二特征图；采用多尺度空洞卷积掩膜对所述第一特征图进行稀疏化处理，得到稀疏特征图；对所述第二特征图和所述稀疏特征图进行目标识别，得到所述教学动作图像对应的用户动态形象；将所述用户动态形象和所述教学视频展示在所述视觉互动一体机，其中，所述用户动态形象跟随所述教学视频的播放进行律动；其中，所述视觉互动一体机还包括底盘，所述基于运动捕捉的一体机交互方法还包括：控制所述视觉互动一体机通过所述摄像相机对标定物进行拍摄，获得第一图像集；所述第一图像集包括不同拍摄距离和或不同拍摄角度的标定物图像；基于所述第一图像集对所述摄像相机的俯仰角进行标定，确定所述摄像相机的俯仰角标定结果；控制所述视觉互动一体机移动至所述标定物的正前方；控制所述底盘自转，并通过所述摄像相机对所述标定物进行拍摄，获得第二图像集；所述第二图像集包括不同自转角度下拍摄的标定物图像；基于所述第二图像集和所述底盘的自转角度信息，对所述摄像相机与所述底盘的相对位置进行标定，确定所述摄像相机的位置标定结果；所述自转角度信息包括所述第二图像集中每一所述标定物图像对应的自转角度；所述基于所述第二图像集和所述底盘的自转角度信息，对所述摄像相机与所述底盘的相对位置进行标定，确定所述摄像相机的位置标定结果，包括：获取所述摄像相机的摄像相机内参数据和标定物数据；基于所述摄像相机内参数据、所述标定物数据、所述第二图像集中的每一所述标定物图像和所述第二图像集中每一所述标定物图像对应的自转角度，对所述摄像相机与所述底盘的相对位置进行标定，确定多个位置偏差值；基于多个所述位置偏差值，进行加权聚合计算，获得所述摄像相机的位置标定结果；所述基于所述摄像相机内参数据、所述标定物数据、所述第二图像集中的每一所述标定物图像和所述第二图像集中每一所述标定物图像对应的自转角度，对所述摄像相机与所述底盘的相对位置进行标定，确定多个位置偏差值，包括：在所述第二图像集中选取任意两个所述标定物图像，分别作为第一标定物图像和第二标定物图像；基于所述摄像相机内参数据和所述标定物数据，分别确定第一位置向量和第二位置向量；所述第一位置向量为所述第一标定物图像中所述标定物与所述摄像相机之间的位置向量，所述第二位置向量为所述第二标定物图像中所述标定物与所述摄像相机之间的位置向量；基于所述第一位置向量和所述第二位置向量，确定第一位置与第二位置之间的距离；所述第一位置为所述摄像相机在拍摄所述第一标定物图像时的摄像相机位置，所述第二位置为所述摄像相机在拍摄所述第二标定物图像时的摄像相机位置；基于所述第一位置、所述第二位置与所述底盘的中心点的平面几何关系、所述第一标定物图像对应的自转角度和所述第二标定物图像对应的自转角度，对所述摄像相机与所述底盘的相对位置进行标定，计算得到所述位置偏差值；返回所述在所述第二图像集中选取任意两个所述标定物图像的步骤，直至计算得到多个所述位置偏差值；所述基于多个所述位置偏差值，进行加权聚合计算，获得所述摄像相机的位置标定结果，包括：选取一个所述位置偏差值作为参照数据，并将其余所述位置偏差值作为对比数据；分别确定每一所述对比数据与所述参照数据之间的距离差值；将每一所述距离差值分别与第一预设阈值作对比，获得多个对比结果；基于每一所述对比结果，确定所述参照数据的误差计数；返回所述选取一个所述位置偏差值作为参照数据，并将其余所述位置偏差值作为对比数据的步骤，直至获得所有所述位置偏差值对应的误差计数；基于每一所述位置偏差值对应的误差计数，进行异常数据剔除，获得多个正常位置偏差值；基于多个所述正常位置偏差值，进行加权聚合计算，获得所述摄像相机的位置标定结果；所述基于所述第一图像集，对所述摄像相机的俯仰角进行标定，确定所述摄像相机的俯仰角标定结果，包括：获取所述摄像相机的摄像相机外参数据、所述摄像相机的摄像相机内参数据和标定物数据；基于所述摄像相机外参数据、所述摄像相机内参数据、所述标定物数据和所述第一图像集，对所述摄像相机的俯仰角进行标定，确定多个俯仰角；基于多个所述俯仰角进行加权聚合计算，获得所述摄像相机的俯仰角标定结果；所述基于多个所述俯仰角进行加权聚合计算，获得所述摄像相机的俯仰角标定结果，包括：选取一个所述俯仰角作为参照数据，并将其余所述俯仰角作为对比数据；分别确定每一所述对比数据与所述参照数据之间的角度差值；将每一所述角度差值分别与第二预设阈值作对比，获得多个对比结果；基于每一所述对比结果，确定所述参照数据的误差计数；返回所述选取一个所述俯仰角作为参照数据，并将其余所述俯仰角作为对比数据的步骤，直至获得所有所述俯仰角对应的误差计数；基于所述俯仰角对应的误差计数进行异常数据剔除，获得多个正常俯仰角；基于多个所述正常俯仰角，进行加权聚合计算，获得所述摄像相机的俯仰角标定结果。

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