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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)申请的专利一种基于惯性-视觉信号增强与融合的运动分析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：CN119245634B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202411322461.0，技术领域涉及：G01C21/16；该发明授权一种基于惯性-视觉信号增强与融合的运动分析系统是由赵毅;王一峰;师孟笛设计研发完成，并于2024-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于惯性-视觉信号增强与融合的运动分析系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于惯性‑视觉信号增强与融合的运动分析系统，涉及智能感知和融合技术领域，该系统中惯性传感器模块用于采集运动对象的惯性信号；视觉传感器模块用于采集人体关键点信息；信号处理模块，用于利用改进后的深度学习模型对惯性信号进行增强处理，并基于KAN对惯性信号中的超量程信号进行重构；惯性‑视觉信息融合模块，用于基于最优输运理论的多模态特征对齐方法以及SInkhorn算法，将人体关键点信息以及信号处理后的惯性信号进行融合处理，得到运动对象的运动轨迹；运动分析模块，用于基于运动轨迹，分析运动对象的运动模式以及姿态变化。本申请能够准确地捕捉运动对象的运动轨迹并对其进行准确的分析。

本发明授权一种基于惯性-视觉信号增强与融合的运动分析系统在权利要求书中公布了：1.一种基于惯性-视觉信号增强与融合的运动分析系统，其特征在于，包括：惯性传感器模块、视觉传感器模块、信号处理模块、惯性-视觉信息融合模块和运动分析模块； 所述惯性传感器模块，用于采集运动对象的惯性信号；所述惯性信号包括运动对象设定部位的加速度、角速度和磁场强度； 所述视觉传感器模块为基于Sharma-MIttal熵的稀有记忆增强模块，用于采集运动对象的人体关键点信息； 所述信号处理模块，用于：利用改进后的深度学习模型对惯性信号进行增强处理，并基于Kolmogorov-Arnold网络对惯性信号中的超量程信号进行重构；所述改进后的深度学习模型为在所述深度学习模型的损失函数中引入生成幻觉熵的深度学习模型； 所述惯性-视觉信息融合模块，用于基于最优输运理论的多模态特征对齐方法以及SInkhorn算法，将人体关键点信息以及信号处理后的惯性信号进行融合处理，得到所述运动对象的运动轨迹； 所述运动分析模块，用于基于所述运动对象的运动轨迹，分析运动对象的运动模式以及姿态变化。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)，其通讯地址为：518055 广东省深圳市南山区桃源街道深圳大学城哈尔滨工业大学校区；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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