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龙图腾网获悉西安交通大学城市学院申请的专利一种太极拳训练动作的数字化评估方法和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：CN119445675B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510045009.2，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种太极拳训练动作的数字化评估方法和装置是由李楠;金家辉;张安莉;谢檬;张研智;冯建婷设计研发完成，并于2025-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种太极拳训练动作的数字化评估方法和装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种太极拳训练动作的数字化评估方法和装置，属于图像识别领域，该方法包括：提取待评估太极拳影像中多个预设骨骼节点基于时序的2D骨骼节点数据；对2D骨骼节点数据进行进行深度扩充，得到3D骨骼节点矩阵；根据3D骨骼节点矩阵确定预设骨骼节点的空间几何特征和时间运动特征；通过RF对空间几何特征和时间运动特征进行分类，得到每个动作的分类结果；基于动作分类结果，确定每个动作与预设标准动作的偏离度，根据偏离度确定待评估太极拳影像的评估结果。这样通过提取关键骨骼节点的动作数据对太极拳动作进行评估，能够量化太极拳动作的评估结果，提高了评估的准确性和可靠性，为太极拳的教学和训练提供了科学的依据。

本发明授权一种太极拳训练动作的数字化评估方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种太极拳训练动作的数字化评估方法，其特征在于，所述方法包括： 提取太极拳影像中待评估目标对象的多个预设骨骼节点基于时序的2D骨骼节点数据； 对所述2D骨骼节点数据进行几何投影，确定骨骼长度，基于所述骨骼长度对2D骨骼节点数据进行深度扩充，得到3D骨骼节点矩阵； 根据所述3D骨骼节点矩阵中相邻节点的位置关系构建特征矢量，并根据特征矢量的矢量倾角确定所述预设骨骼节点的空间几何特征；基于相邻帧之间预设骨骼节点的位置变化确定各个预设骨骼节点的时间运动特征；所述空间几何特征用于表征预设骨骼节点的空间位置信息，所述时间运动特征用于表征预设骨骼节点随时间变化的运动特征； 通过随机森林算法RF对所述空间几何特征和时间运动特征进行分类，得到每个动作的分类结果； 基于所述动作分类结果，确定每个动作与预设标准动作的偏离度，根据所述偏离度确定待评估目标对象太极拳训练动作的评估结果； 对所述2D骨骼节点数据进行几何投影，确定骨骼长度，进而基于所述骨骼长度对2D骨骼节点数据进行深度扩充，得到3D骨骼节点矩阵包括： 对单帧内2D骨骼节点数据进行几何投影，确定单帧内相邻节点之间的距离，形成单帧节点距离集； 遍历多帧节点距离集，确定两个相邻节点之间距离的最大值为骨骼长度，从而构造出骨骼长度矩阵； 根据单帧节点距离集和骨骼长度构建投影三角，得到相邻节点深度值； 通过相邻节点深度值对2D骨骼节点数据进行3D扩充，得到3D骨骼节点矩阵； 根据所述3D骨骼节点矩阵中相邻节点的位置关系构建特征矢量，并根据特征矢量的矢量倾角确定所述预设骨骼节点的空间几何特征包括： 基于所述3D骨骼节点矩阵中两个相邻节点构建特征矢量，并基于两个相邻节点的坐标确定特征矢量的坐标； 分别确定所述特征矢量在深度方向、水平方向和垂直方向的倾角，将所述倾角作为相邻的两个预设骨骼节点的空间几何特征； 基于相邻帧骨骼节点的位置变化确定各骨骼节点的运动加速度，将各骨骼节点的运动加速度作为时间运动特征； 所述通过随机森林算法RF对所述空间几何特征和时间运动特征进行分类，得到每个动作的分类结果包括： 通过RF对所述空间几何特征和时间运动特征进行降维优化，并根据重要性提取目标运动特征；所述目标运动特征包括空间几何特征和时间运动特征； 基于RF生成决策树分类器，通过所述决策树分类器对所述目标运动特征进行动作分类，得到每个动作的分类结果。

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