中国科学院宁波材料技术与工程研究所方灶军获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院宁波材料技术与工程研究所申请的专利基于柔性可穿戴设备的人体全身运动提取方法及相关装置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：CN119206054B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202411221839.8，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权基于柔性可穿戴设备的人体全身运动提取方法及相关装置是由方灶军;王雅琳;蒋德鑫;肖冰洋;张驰;杨桂林设计研发完成，并于2024-09-02向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于柔性可穿戴设备的人体全身运动提取方法及相关装置在说明书摘要公布了：本发明属于人体运动提取技术领域，公开了一种基于柔性可穿戴设备的人体全身运动提取方法及相关装置；其中，所述基于柔性可穿戴设备的人体全身运动提取方法包括以下步骤：获取测试者在预设场景下的传感器电容输出数据；基于获取的传感器电容输出数据，利用训练好的运动追踪模型进行预测，获得关节点三维数据预测值；基于获得的关节点三维数据预测值构建获得人体运动学模型，并基于所述人体运动学模型提取获得运动学参数和步态时空参数。本发明公开的技术方案，能够有效解决现有线性拟合方法使用柔性传感器提取关节角度精度较低以及难以应用于全身运动追踪的技术问题。
本发明授权基于柔性可穿戴设备的人体全身运动提取方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种基于柔性可穿戴设备的人体全身运动提取方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于动态捕捉系统以及穿戴柔性可穿戴设备的测试者，获取测试者在预设场景下的传感器电容输出数据； 基于获取的传感器电容输出数据，利用训练好的运动追踪模型进行预测，获得关节点三维数据预测值； 基于获得的关节点三维数据预测值构建获得人体运动学模型，并基于所述人体运动学模型提取获得运动学参数和步态时空参数； 其中， 所述运动追踪模型包括：序列编码网络和特征解码网络；其中，所述序列编码网络包括两层biLstm网络以及两层biLstm网络之间设置的一个全连接网络，所述特征解码网络包括七层全连接网络；所述序列编码网络用于输入传感器电容输出数据并提取获得特征向量，所述特征解码网络用于输入所述特征向量并映射到关节点三维数据上；所述特征向量由第二层biLstm网络隐藏状态以及当前时刻的传感器电容输出数据拼接而成。
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