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申请/专利权人：佛山市蠢材科技有限公司;佛山市德材教育科技有限公司

摘要：本发明公开了一种学生运动姿态矫正方法、学生运动姿态矫正装置、学生运动姿态矫正设备及存储介质，属于教学设备技术领域。本发明通过获取目标学生的运动视频数据，所述运动视频数据包括多个运动图像数据；识别所述运动视频数据中的目标学生的关节弯曲参数：根据所述运动视频数据、所述关节弯曲参数以及运动姿态识别模型确定运动姿态识别结果，所述运动姿态识别模型设置有时序注意力层，所述运动图像数据对应的图像权重由所述时序注意力层和所述关节弯曲参数确定；根据所述姿态识别结果确定所述目标学生对应的运动姿态矫正信息，实现了提高运动矫正的准确性。

主权项：1.一种学生运动姿态矫正方法，其特征在于，所述学生运动姿态矫正方法包括以下步骤：获取目标学生的运动视频数据，所述运动视频数据包括多个运动图像数据；识别所述运动视频数据中的目标学生的关节弯曲参数：根据所述运动视频数据、所述关节弯曲参数以及运动姿态识别模型确定运动姿态识别结果，所述运动姿态识别模型设置有时序注意力层，所述运动图像数据对应的图像权重由所述时序注意力层和所述关节弯曲参数确定；根据所述姿态识别结果确定所述目标学生对应的运动姿态矫正信息；所述根据所述运动视频数据、所述关节弯曲参数以及运动姿态识别模型确定运动姿态识别结果的步骤之前，还包括：获取教师和学生的历史运动视频数据，并识别每个历史运动图像数据中的多个关节点并确定对应的历史位置坐标，所述历史运动视频数据包括多个历史运动图像数据；对历史运动视频数据进行标记，所述标记为历史姿态识别结果；将所述历史运动视频数据划分为训练集和测试集；根据所述训练集和预设模型进行训练，并根据所述测试集对训练得到的模型进行测试，将通过测试的模型作为所述运动姿态识别模型；所述根据所述训练集和预设模型进行训练的步骤之前还包括：设置所述预设模型的模型结构；所述模型结构包括：时序注意力层，所述时序注意力层确定每个所述运动图像数据的图像特征的特征权重；时序注意力层确定每个所述运动图像数据的图像特征的特征权重的步骤包括：按时间先后顺序分别将所有所述运动图像数据作为第一运动图像数据，并根据所述第一运动图像数据在图像时间上相邻的运动图像数据对应的关节弯曲参数确定所述第一运动图像数据对应的特征权重，得到每个所述运动图像数据的图像特征的特征权重；预设模型和运动姿态识别模型设置有输入层、嵌入层、时序注意力层、特征提取层、输出层；是运动图像数据根据时间排列的输入数据，中包括关节点的位置坐标，为关节点的关节弯曲参数，根据多个关节弯曲的平均值确定；嵌入层将和分离，并分别传递给时序注意力层和特征提取层；在时序注意力层中计算公式为： 为的图像权重，tanh为激活函数，对于计算公式为： 在计算到所述图像权重之后将所述图像权重传递给特征提取层；所述根据所述运动视频数据、所述关节弯曲参数以及运动姿态识别模型确定运动姿态识别结果的步骤包括：识别每个所述运动图像数据中的多个关节点并确定对应的位置坐标；将每个所述运动图像数据中多个所述位置坐标和所述运动图像数据对应的所述关节弯曲参数输入所述运动姿态识别模型中，输出所述运动姿态识别结果。

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