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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利一种人体姿态识别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：CN116186517B 。

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：202310209878.5，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种人体姿态识别方法是由刘代波;沈隆;蒋洪波设计研发完成，并于2023-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种人体姿态识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种人体姿态识别方法，包括：获取可穿戴设备上传的姿态数据；将姿态数据进行预置分类，得到非周期性姿态数据和周期性姿态数据；将非周期性姿态数据进行分解，得到第一时序特征矩阵；将周期性姿态数据进行空间特征提取，得到空间特征矩阵，将周期性姿态数据进行信号分解，得到第二时序特征矩阵，并将空间特征矩阵与第二时序特征矩阵进行融合，得到融合特征矩阵；对时序特征矩阵进行分类，得到第一姿态特征；将融合特征矩阵分别输入多个分类器进行分类，得到多个分类结果，并对多个分类结果进行投票，得到第二姿态特征；结合第一姿态特征和第二姿态特征进行判断，得到姿态识别结果；提高了姿态识别的准确度。

本发明授权一种人体姿态识别方法在权利要求书中公布了：1.一种人体姿态识别方法，其特征在于，包括： 步骤1，获取可穿戴设备上传的姿态数据； 步骤2，将所述姿态数据进行预置分类，得到非周期性姿态数据和周期性姿态数据，所述非周期性姿态数据包括第一加速度块信号数据和第一角速度块信号数据，所述周期性姿态数据包括第二加速度块信号数据、第二角速度块信号数据、加速度片信号数据和角速度片信号数据，块信号为单次动作时序片段，片信号为多次动作的集合的时序片段； 步骤3，将所述第一加速度块信号数据和所述第一角速度块信号数据进行分解，得到第一时序特征矩阵，包括： 对所述第一加速度块信号数据和所述第一角速度块信号数据进行离散小波变换； 将经离散小波变换后的第一加速度块信号数据和第一角速度块信号数据进行多层次的数据分解，得到多个信号细节系数； 利用多个所述信号细节系数对经离散小波变换后的第一加速度块信号数据和第一角速度块信号数据进行重构，得到第一重构信号数据； 将所述第一重构信号数据与数据块进行融合，得到第一数据块矩阵，并计算所述第一数据块矩阵的时序特征，得到第一时序特征矩阵； 步骤4，将所述加速度片信号数据和所述角速度片信号数据分别输入第一残差网络和第二残差网络进行空间特征提取，得到空间特征矩阵，将所述第二加速度块信号数据和所述第二角速度块信号数据进行分解，得到第二时序特征矩阵，并将所述空间特征矩阵与所述第二时序特征矩阵进行融合，得到融合特征矩阵； 步骤5，将所述第一时序特征矩阵进行分类，得到第一姿态特征； 步骤6，将所述融合特征矩阵分别输入多个分类器进行分类，得到多个分类结果，并参考所述第一姿态特征，对多个分类结果进行投票，得到第二姿态特征； 步骤7，结合所述第一姿态特征和所述第二姿态特征对所述姿态数据进行判断，得到姿态识别结果。

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