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龙图腾网获悉渭南师范学院申请的专利一种基于计算机视觉的体育评测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：CN119919859B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510326450.8，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于计算机视觉的体育评测方法及系统是由贾晓强;田文博;罗琪;桑国珍;王晶设计研发完成，并于2025-03-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于计算机视觉的体育评测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于计算机视觉的体育评测方法及系统，属于体育智能评测领域，包括以下步骤：S1、采集运动图像；S2、将多视角下的运动图像进行匹配融合；S3、处理运动视频流；S4、数据预处理；S5、获取运动员和目标的运动轨迹，并提取运动员的关键部分的运动参数；S6、将运动员的关键部分的运动参数与预设数据进行对比，并根据对比结果输出评测结果，同时通过分析运动轨迹评估运动员的速度变化和路线是否合规；S7、将评测结果加密后上传至用户交互界面显示。采用上述一种基于计算机视觉的体育评测方法及系统，能够在提高评测准确性的同时，为运动员提供更为直观有效的训练建议，从而促进竞技水平的提升。

本发明授权一种基于计算机视觉的体育评测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于计算机视觉的体育评测方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、采集一系列的多个视角下的运动员和目标的运动图像； S2、将步骤S1采集的多视角下的运动图像进行匹配融合，得到沿运动轨迹的多帧运动图像，多帧运动图像组成运动视频流； S3、利用Soft-NMS改进的非极大值抑制算法处理步骤S2得到的运动视频流，去除遮挡； S4、数据预处理，并采用自适应光照补偿算法调整运动视频流的亮度和对比度； S5、利用深度学习中的目标检测算法识别运动员以及目标，再利用卡尔曼滤波或者粒子滤波等算法获取运动员和目标的运动轨迹，并利用OpenPose姿态估计方法提取运动员的关键部分的运动参数； S6、将运动员的关键部分的运动参数与预设数据进行对比，并根据对比结果输出评测结果，同时通过分析运动轨迹评估运动员的速度变化和路线是否合规； 在步骤S6中，预设数据为预设标准数据或者预设历史数据，其中预设标准数据通过采用半监督学习方法经专家标注的数据训练获得； 其具体包括以下步骤： S61、将提取的运动视频中提取的运动员关键部分的运动参数与预设数据进行对比，获得对比结果； S62、根据每个参数的对比结果，对运动员的整体表现进行综合评估； S63、根据综合评估结果，生成评测结果； S64、根据运动轨迹上相邻两点的位置和时间间隔计算速度v： 式中，x1,y1和x2,y2表示相邻两点的位置坐标；Δt表示x1,y1和x2,y2之间的时间间隔； S65、假设标准路线上的点为xs,ys，运动员轨迹上的点为xa,ya，则偏离距离计算公式为： 式中，d表示偏离标准路线的距离； S67、判断路线是否合规：设定最大允许偏离距离为dmax，若ddmax，则认为路线不合规，否则认定合规； S7、将评测结果加密后上传至用户交互界面显示，并上传至云端数据库存储。

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