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龙图腾网获悉湖南教育音像电子出版社有限责任公司申请的专利一种基于人工智能的体育教学测评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：CN120339004B 。

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：202510424058.7，技术领域涉及：G06Q50/20；该发明授权一种基于人工智能的体育教学测评系统是由刘凯;钟鹏;朱世昱设计研发完成，并于2025-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的体育教学测评系统在说明书摘要公布了：本发明涉及体育教学技术领域，公开了一种基于人工智能的体育教学测评系统，该系统包括数据采集模块、多目标检测模块、关键点建模模块、动作轨迹分析模块、多模态融合模块和动态反馈模块。数据采集模块接收摄像设备的视频流和穿戴式传感器的运动生理数据；多目标检测模块基于YOLOv8算法定位目标；关键点建模模块用OpenPose算法构建三维动作姿态模型；动作轨迹分析模块评估动作标准性；多模态融合模块整合数据构建多维特征矩阵；动态反馈模块通过优化的LSTM网络生成实时评分和个性化矫正指令。此外，系统还包含模型自适应、异常动作识别和分布式计算模块。该系统实现体育教学的精准测评、保障运动安全、推动个性化教学，有效提升体育教学质量。

本发明授权一种基于人工智能的体育教学测评系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的体育教学测评系统，其特征在于，包括： 数据采集模块，用于接收来自摄像设备的实时视频流及穿戴式传感器的运动生理数据； 多目标检测模块，基于YOLOv8算法对所述实时视频流中的师生、运动器械及球类进行目标定位，并输出检测框坐标及目标类别； 关键点建模模块，采用OpenPose算法对检测到的目标人体进行骨骼关键点提取，生成三维动作姿态模型； 动作轨迹分析模块，根据所述三维动作姿态模型，计算运动轨迹与预设标准动作的欧氏距离偏差，生成动作标准性评估结果； 多模态融合模块，将所述运动生理数据与所述动作标准性评估结果进行时序对齐，构建多维特征矩阵； 动态反馈模块，基于所述多维特征矩阵，通过迁移学习优化后的LSTM网络生成实时评分及个性化动作矫正指令； 所述关键点建模模块的执行步骤包括： 对所述检测到的人体目标进行局部图像裁剪，输入OpenPose网络进行热力图预测； 通过高斯滤波及峰值检测算法提取骨骼关键点的二维坐标； 结合双目摄像头深度信息，将二维坐标映射至三维空间，生成带时间戳的动作姿态序列； 所述动作轨迹分析模块的执行步骤包括： 将所述三维动作姿态模型与标准动作模板进行动态时间规整匹配，计算关节角度偏差； 基于拉普拉斯平滑算法对运动轨迹噪声进行滤波处理； 对连续动作帧的轨迹偏差进行积分运算，输出动作连贯性评分； 所述欧氏距离偏差计算公式为： 其中，xi,yi,zi表示第i个关节点的三维坐标，xstd,ystd,zstd表示标准动作对应坐标，n为关节点总数； 所述动态时间规整匹配的计算公式为： 其中，A＝a1,…,am和B＝b1,…,bn分别为实际动作与标准动作的关节角度序列，P为所有规整路径集合，p,q为路径π中的一对匹配点，满足p∈A,q∈B，dap,bq为两个角度值的差异度量函数； 所述动态反馈模块的执行步骤包括： 采用课程学习策略对LSTM网络进行分阶段训练，首阶段冻结卷积层参数，次阶段联合优化全连接层； 对所述多维特征矩阵进行滑动窗口分割，输入所述LSTM网络预测未来3帧的动作评分； 根据预测结果生成包含关节角度修正量及运动节奏调整建议的指令集； 所述LSTM训练使用的损失函数为： 其中，为模型训练的总损失值，为t时刻预测输出，yt为真实值，T为时间步长，θ为模型参数，λ为正则化系数。

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