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龙图腾网恭喜南京信息工程大学申请的专利一种基于深度轨迹编码的康复训练上肢运动测量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：CN119917938B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202510412486.8，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种基于深度轨迹编码的康复训练上肢运动测量方法是由刘琦;冯其贺;周骏腾;张扬;林海洋;张艺轩设计研发完成，并于2025-04-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度轨迹编码的康复训练上肢运动测量方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度轨迹编码的康复训练上肢运动测量方法，包括利用传感器采集上肢的运动数据，利用惯性导航算法对该数据进行处理，得到对应的速度、方向和位移，进而得到上肢在三维空间中的运动信息；利用AZVU方法对运动信息进行速度校正和累积误差校正；利用轨迹编码映射技术对校正后的运动信息进行编码，生成轨迹编码图；基于预训练卷积层构建TEM‑VGG模型，将轨迹编码图输入到该模型中，得到对应不同上肢运动姿势类别的概率值，完成上肢运动的测量。本发明在上肢康复姿态识别任务中的多个指标上具有一定的优势，能有效减少分类时的混淆情况，显著提高了识别准确率，在复杂的康复动作识别任务中具有优异的表现。

本发明授权一种基于深度轨迹编码的康复训练上肢运动测量方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度轨迹编码的康复训练上肢运动测量方法，其特征在于，包括： S1、利用MEMS传感器采集上肢的运动数据，利用惯性导航算法对所述运动数据进行处理，得到对应的速度、方向和位移，进而追踪上肢的训练动作，得到上肢在三维空间中的运动信息，并对数据进行安全保护； S2、利用AZVU方法对步骤S1中得到的运动信息进行速度校正和累积误差校正；具体内容为： 速度校正包括以下内容： 通过计算特征值，得到训练者的上肢在运动状态和静止状态下的统计特征，具体公式为： 其中，表示第i个时间步的加速度矢量范数，表示第i个时间步的角速度矢量范数，表示第i个时间步的加速度的统计方差，表示第i个时间步的加速度在x轴上的分量，表示第i个时间步的加速度在y轴上的分量，表示第i个时间步的加速度在z轴上的分量，表示第i个时间步的角速度在x轴上的分量，表示第i个时间步的角速度在y轴上的分量，表示第i个时间步的角速度在z轴上的分量，表示第i个时间步的加速度均值，表示第k个时间步的加速度值； 基于加速度矢量范数、角速度矢量范数和加速度的统计方差区分运动状态，当所述统计特征满足特定阈值条件时，即 表明第i个时间步的训练者的上肢处于静止状态，第i个时间步的速度向量的模反之，表明第i个时间步的训练者的上肢处于运动状态，此时通过更新当前速度向量的模，完成速度值的校正； 其中，表示第i个时间步的运动状态，g表示重力加速度，δ表示速度增量，表示第i-1个时间步的速度向量的模； 累积误差校正包括以下内容： 计算初始时间步的零速度状态下所处位置y轴与重力场之间的夹角θ0的具体公式为： 其中，accg表示运动时所在地区的重力加速度，accy0表示初始时间步的零速度状态下作用在y轴上的地球引力场的值，arccos表示反余弦函数； 计算运动过程中的夹角，当第一次出现夹角θ0，则认为此时运动形成闭环；对闭环进行进一步的验证，若第一次出现夹角θ0的运动位置与零速度状态下所处位置的坐标相等，表明已实现闭环，若所述运动位置与零速度状态下所处位置的坐标存在偏差，将运动位置沿夹角方向上的位移减去运动位置与零速度状态下所处位置的坐标差值，完成累积误差的校正； S3、利用轨迹编码映射技术对校正后的运动信息进行编码，生成轨迹编码图； S4、基于预训练卷积层构建TEM-VGG模型，将轨迹编码图输入到所述TEM-VGG模型中，得到对应不同上肢运动姿势类别的概率值，完成上肢运动的测量。

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