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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利一种骨关节运动分析方法及系统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：CN115937988B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202310045799.5，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种骨关节运动分析方法及系统是由王聪;蔡宗远设计研发完成，并于2023-01-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种骨关节运动分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及骨关节运动分析技术领域，提供了一种骨关节运动分析方法，包括步骤：S1：建立骨关节运动分析深度模型；S2：基于骨关节设置至少两个位于不同视角的影像拍摄设备，并在第一时刻与第二时刻，获取位于不同视角的至少两个影像，生成第一影像集和第二影像集；S3：将第一影像集输入骨关节运动分析模型，输出第一三维关键点位置信息，并转化成第一坐标信息；将第二影像集输入骨关节运动分析模型，输出第二三维关键点位置信息，并转化成第二坐标信息；S4：根据第一坐标信息和第二坐标信息，计算第二时刻相对第一时刻的相对旋转与位移。利用多视角的影像，基于深度学习方法，快速实现对于骨关节特征点识别，进而建立坐标系求解关节运动信息。

本发明授权一种骨关节运动分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种骨关节运动分析方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：建立骨关节运动分析深度模型； S2：基于骨关节设置至少两个位于不同视角的影像拍摄设备，并在骨关节运动过程中的第一时刻与第二时刻，分别获取所述影像拍摄设备拍摄的位于不同视角的至少两个影像，生成与所述第一时刻对应的第一影像集，以及与所述第二时刻对应的第二影像集； S3：将所述第一影像集输入所述骨关节运动分析深度模型，输出所述第一时刻的第一三维关键点位置信息，并转化成第一坐标信息；将所述第二影像集输入所述骨关节运动分析深度模型，输出所述第二时刻的第二三维关键点位置信息，并转化成第二坐标信息； S4：根据所述第一坐标信息和所述第二坐标信息，计算骨关节在所述第二时刻相对所述第一时刻的相对旋转与位移，得到六自由度数据； 在步骤S1中，建立所述骨关节运动分析深度模型，具体为： 预先收集用于建立所述骨关节运动分析深度模型的训练集，所述训练集至少包括所述第一时刻及所述第二时刻在至少两个位于不同视角的所述影像拍摄设备处拍摄的影像； 建立特征提取模块，对所述训练集中的每一张影像提取多张不同分辨率特征图，并将多张不同分辨率特征图进行上采样至相同分辨率后拼接，形成特征提取后的特征图； 建立多视角特征融合模块，针对每一个时刻获取的至少两个位于不同视角的所述影像拍摄设备处拍摄的影像，对所述特征提取后的特征图进行相加、串接、卷积操作得到更新特征图，再与原始特征图拼接，输出新特征图在内的操作进行融合； 建立多任务处理模块，在所述骨关节运动分析深度模型训练的过程中，对每一个影像分别进行包括骨骼分割、骨骼目标检测、基于特征图的骨骼中心点检测、骨骼特征点识别在内的损失函数loss设定； 建立三角化模块，根据当前时刻预测所得的不同视角的二维关键点位置信息，利用三角化方法求解当前时刻的三维关键点位置信息，并建立三角化方法求解的损失函数loss； 建立训练模块，对骨骼分割、骨骼目标检测、基于特征图的骨骼中心点检测、骨骼特征点识别、三角化方法求解五个损失函数loss得到总loss,各任务共享特征提取模块权重，利用随机梯度下降训练任务。

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