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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种队列式跳伞训练动作识别与评分的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：CN115497170B 。

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：202211323928.4，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种队列式跳伞训练动作识别与评分的方法是由苏畅;郭高余;吕琳媛设计研发完成，并于2022-10-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种队列式跳伞训练动作识别与评分的方法在说明书摘要公布了：本发明属于视频处理技术领域，具体涉及一种队列式跳伞训练动作识别与评分的方法。本发明通过录制视频的形式使训练过程可追溯，有利于教练反复观看分析，学员通过视频看到自己的训练动作；通过深度摄像头录制的视频，结合图像深度信息，分析视频中训练对象的姿态并评估其动作标准程度，有利于避免教练主观因素导致的差异；利用目标跟踪、动作识别、训练空间标定的方法锁定训练目标降低在多人场景下无关人员对视频分析的干扰因素；基于上述的目标锁定方法还能够做到实时对锁定的学员分析，最终将视频分割为各自学员的单人视频片段并生成各自的评估报告，有利于减少等待分析结果的时间并提高训练效率。

本发明授权一种队列式跳伞训练动作识别与评分的方法在权利要求书中公布了：1.一种队列式跳伞训练动作识别与评分的方法，其特征在于，包括： S1、设置深度摄像头用于采集跳伞训练的视频和点云图； S2、在训练开始时开启深度摄像头，针对训练区域对摄像头参数进行标定以获得尽可能小的标定空间； S3、在训练开始后通过深度摄像头采集视频流和每一帧对应的点云信息，获得连续的时序数据； S4、根据姿态动作寻找在训目标进行锁定，若锁定目标则进入S5，否则在与视频同步的数据序列中记录所处阶段为无关阶段，关键点数据为25*3的0矩阵并重复S4； S5、对锁定目标进行持续跟踪，记录开始锁定时在第Ns帧，记录目标每一帧的姿态关键点坐标所对应的三维坐标，并记录该目标每一帧由动作识别模型识别的动作所处阶段，并判断目标是否离开标定空间，若是则离开时同时记录此时在第Ne帧后进入S6，否则重复S5； S6、对目标进行评分并判断训练是否结束，若是，则进入S7，否则回到S4；具体方法为： 对锁定的在训目标离开标定空间时所采集的数据序列区间[Ns,Ne]内的数据进行阶段序列平滑处理： 设置一个新序列S’用于存储阶段平滑处理结果；利用大小为5的滑动窗口在阶段序列中从头逐位滑动，统计滑动窗口中各分类的数量，将数量最多的阶段记录在滑动窗口中间第三个位置在S’中对应的位置，此时滑动窗口取的是S中区间[N1,N5]的阶段，滑动窗口中间的位置实际对应的是N3，所以平滑处理结果记录在S’的N3位置；最终的到新的阶段序列S’； 对S’再次进行平滑处理得到S’’； 取出S’’中阶段类别按照从小到大排列且第一个数为1、最后一个数为3的最长子序列，并记录该子序列第一个和最后一个位置所对应的实际位置第Nis’帧和第Nie’帧，则区间[Nis’,Nie’]的视频和数据序列则是跟踪的在训目标的实际片段；如果没有规则的子序列，则视为被误识别的无关过程，不记录区间； 取出时序数据区间[Ns’,Ne’]的数据序列Si，包括25*2的二维关键点坐标矩阵、25*3三维关键点坐标矩阵和所处阶段；根据指标要求将数据进行处理并计算评分；指标包括身体整体稳定性、腿部稳定性、动作标准程度；最终根据指标计算结果生成评分和报告建议Ri；身体整体稳定性指标计算方法为：遍历整个序列计算前后相邻的数据的相关性，相关性计算是基于利用三维关键点坐标所计算的各个肢体间的夹角构成的向量，然后累加每个相关性值作为评判参数；腿部稳定性指标计算方法为：计算每一帧中双髋间距离与双膝间距离的比值、双踝间距离与双膝间距离的比值，二者作为评判参数；标准程度计算指标的计算方法为：利用DWT算法计算标准动作序列和待评估序列的相似度，一个N*M的矩阵A其元素为两个序列对应位置的三维关键点坐标转换的向量之间的余弦相似度，从矩阵A中寻找一条从1,1到N,M的余弦值之和最小的路径，最终路径上的余弦值之和作为评估参数；评分参数结合其对应的权重计算最终训练评分，通过机器学习算法利用历史评分训练各个所述评分参数的权重，结合教练经验及意见确定各个评分参数值对应的问题所在和问题程度； S7、将获得的视频分割为单个学员各自的训练片段并关联各自的评分报告后输出。

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