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龙图腾网获悉广州华夏汇海科技有限公司申请的专利基于AI的实心球考核方法及系统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：CN119559541B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411435173.6，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于AI的实心球考核方法及系统是由林小玲;林鹏;刘添隆设计研发完成，并于2024-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI的实心球考核方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及体考评分技术领域，具体为基于AI的实心球考核方法及系统，包括以下步骤：基于运动员的实心球投掷视频，采用帧间差分法，计算连续视频帧之间的像素变化，识别运动区域，分离前景和背景，并确定运动员和实心球的位置和移动，生成运动区域数据。本发明中，通过应用帧间差分法和光流法，能够准确识别和追踪运动员和实心球的动态位置，从而提供了更为准确和连续的运动轨迹信息，时间卷积网络和时间序列聚类的使用，使得关键动作的识别和分类更为准确，提高了动作分析的准确度和效率，支持向量机和决策树的应用，在技术执行质量评分和综合技术评估上实现了更加客观和细致的评价。

本发明授权基于AI的实心球考核方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于AI的实心球考核方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于运动员的实心球投掷视频，采用帧间差分法，计算连续视频帧之间的像素变化，识别运动区域，分离前景和背景，并确定运动员和实心球的位置和移动，生成运动区域数据； 基于所述运动区域数据，采用光流法，分析每个像素的移动模式，跟踪运动序列的速度和方向变化，并根据信息重建运动路径，生成运动轨迹信息； 基于所述运动轨迹信息，采用时间卷积网络，分析时间序列数据，识别运动序列中的关键动作节点，并对节点和标准动作模式进行比较，生成关键识别动作，具体为： 基于所述运动轨迹信息，采用时间卷积网络，分析运动序列中的关键动作和阶段变化，通过网络层次识别并提取关键动作特征，生成关键动作特征数据； 基于所述关键动作特征数据，采用动态时间弯曲，进行关键动作节点与已知标准动作模式之间的时间序列分析，通过计算和对齐时间序列中的相似度，识别动作执行的偏差和一致性，生成动作对齐和差异结果； 基于所述动作对齐和差异结果，采用K均值聚类算法，对动作执行模式进行分析和分类，对同类的动作执行进行汇集，区分正常与异常动作模式，生成关键识别动作； 基于所述关键识别动作，采用时间序列聚类，对差异化动作的时间序列进行分类，并提取关联的动作特征和个别异常点，生成动作模式分析结果； 基于所述动作模式分析结果，采用支持向量机，结合提取的动作特征，对运动员的技术执行进行评级，并根据评级将动作分成多种质量类别，生成技术执行质量评分； 基于所述技术执行质量评分，采用决策树，结合运动员的历史表现和当前技术评级，进行分析处理，并根据分析结果对运动员进行技术评价，生成综合技术评估记录，具体为： 基于所述技术执行质量评分，应用决策树算法，对运动员的技术表现和历史数据进行分析，通过构建决策模型，识别影响技术表现的关键因素，生成关键因素分析数据； 基于所述关键因素分析数据，运用关联规则挖掘方法，从分析结果中提取影响技术提升的规则和模式，包括动作改进点或训练方法，生成改进措施和策略计划； 基于所述改进措施和策略计划，采用综合评价模型，结合运动员的现有技术评分、历史表现和改进措施，对运动员的技术水平进行评估，生成综合技术评估记录； 基于所述综合技术评估记录，采用遗传算法，根据运动员的个人技术需求和能力，进行训练方案的搜索和优化，并捕捉最优的训练方法，生成匹配的训练方案。

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