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龙图腾网获悉华南师范大学申请的专利羽毛球运动的人体姿态评估方法、装置和设备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：CN116110130B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202310196928.0，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权羽毛球运动的人体姿态评估方法、装置和设备是由余松森;李振丰;周娴玮设计研发完成，并于2023-03-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本羽毛球运动的人体姿态评估方法、装置和设备在说明书摘要公布了：本发明提供了羽毛球运动的人体姿态评估方法、装置和设备，包括：获取羽毛球运动视频，并从羽毛球运动视频中逐帧提取得到运动姿态图像；对运动姿态图像进行预处理，得到预处理图像；获取预处理图像中多个骨架关键点的坐标值；将预处理图像输入姿态评估模型，得到预处理图像中多个骨架关键点的坐标预测值，其中：姿态评估模型包括DeepPose网络、BRNN网络和输出层，DeepPose网络提取预处理图像的静态帧特征，BRNN网络提取预处理图像的动态帧特征，输出层利用静态帧特征和动态帧特征得到该预处理图像中多个骨架关键点的坐标预测值；利用预处理图像中多个骨架关键点的坐标预测值和坐标值对羽毛球运动的人体姿态进行评估，具有评估准确性高的优点。

本发明授权羽毛球运动的人体姿态评估方法、装置和设备在权利要求书中公布了：1.羽毛球运动的人体姿态评估方法，其特征在于，包括： 获取羽毛球运动视频，并从所述羽毛球运动视频中逐帧提取得到运动姿态图像，所述运动姿态图像包括多个用于指示羽毛球运动的人体姿态的骨架关键点； 对所述运动姿态图像进行预处理，得到预处理图像； 获取所述预处理图像中多个所述骨架关键点的坐标值； 将所述预处理图像输入姿态评估模型，得到所述预处理图像中多个所述骨架关键点的坐标预测值，其中：所述姿态评估模型包括DeepPose网络、BRNN网络和输出层，所述DeepPose网络包括依次串联的三个卷积层和两个第一全连接层；所述DeepPose网络提取所述预处理图像的静态帧特征，包括： 将所述预处理图像输入所述DeepPose网络，得到所述预处理图像的全局特征； 将所述预处理图像的全局特征输入所述DeepPose网络，得到所述预处理图像的局部特征； 将所述预处理图像的局部特征进行1×1卷积处理后与所述预处理图像的全局特征相加，得到所述预处理图像的静态帧特征； 所述BRNN网络提取所述预处理图像的动态帧特征，包括： 将所述预处理图像的静态帧特征输入所述BRNN网络，得到所述预处理图像的时间序列特征，且，其中：为第帧所述预处理图像的时间序列特征；，，为sigmoid激活函数，其取值为[0,1]；为第帧所述预处理图像的静态帧特征；为第帧所述预处理图像的时间序列特征；第帧所述预处理图像的时间序列特征；为对的偏置；为或的偏置；为对应帧偏置； 利用所述预处理图像的时间序列特征计算所述预处理图像的动态帧特征，且，其中：为第帧所述预处理图像的动态帧特征，为权重，为偏置； 所述输出层利用所述静态帧特征和所述动态帧特征得到该预处理图像中多个所述骨架关键点的坐标预测值； 利用所述预处理图像中多个所述骨架关键点的坐标预测值和坐标值对羽毛球运动的人体姿态进行评估。

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