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龙图腾网获悉北京云舶在线科技有限公司申请的专利一种虚拟直播人物的腿部动作预测方法及设备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：CN116343333B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202310280364.9，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种虚拟直播人物的腿部动作预测方法及设备是由梅嵩设计研发完成，并于2023-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种虚拟直播人物的腿部动作预测方法及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种虚拟直播人物的腿部动作预测方法及设备，属于虚拟直播技术领域，用于解决现有的腿部动作预测方法所需的训练数据量大，模型训练速度慢，模型预测结果准确性较低的技术问题。方法包括：构建腿部动作预测网络模型；采集实验对象的腿部动作数据以及脚部压力数据，并汇集为模型训练集；通过模型训练集，训练腿部动作预测网络模型；对虚拟直播中缺失实际腿部动作的直播对象，生成第一画面帧对应的初始腿部动作数据，输入腿部动作预测网络模型中，得到第二画面帧对应的腿部动作预测数据以及脚部压力预测数据，生成第二画面帧的腿部预测动作，并显示在直播对象的虚拟形象上。本发明缩减了训练数据量，增加了腿部预测动作的真实性。

本发明授权一种虚拟直播人物的腿部动作预测方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种虚拟直播人物的腿部动作预测方法，其特征在于，所述方法包括： 构建腿部动作预测网络模型；其中，所述腿部动作预测网络模型由LSTM预测网络以及脚部压力分类器构成；具体包括： 搭建LSTM预测网络，并设置所述LSTM预测网络的网络参数；其中，所述网络参数至少包括时间步、BatchSize、输入数据长度、输出数据长度、隐藏层Size以及隐藏层层数； 构建一个分类器结构，并设置所述分类器结构的分类器参数，得到所述脚部压力分类器；其中，所述分类器参数至少包括时间步以及输出数据长度； 将所述LSTM预测网络的一个输出端与所述脚部压力分类器的输入端连接，并将所述LSTM预测网络的另一个输出端作为所述腿部动作预测网络模型的第一输出端，将所述脚部压力分类器的输出端作为所述腿部动作预测网络模型的第二输出端； 采集实验对象的腿部动作数据以及脚部压力数据，并汇集为模型训练集；其中，所述腿部动作数据至少包括所述实验对象的身体位移以及各关键点的相对方向； 通过所述模型训练集，训练所述腿部动作预测网络模型； 对虚拟直播过程中缺失实际腿部动作的直播对象，生成第一画面帧对应的初始腿部动作数据；并将所述初始腿部动作数据输入所述腿部动作预测网络模型中，得到第二画面帧对应的腿部动作预测数据以及脚部压力预测数据； 根据所述腿部动作预测数据以及所述脚部压力预测数据，生成第二画面帧的腿部预测动作，并显示在所述直播对象的虚拟形象上。

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