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龙图腾网获悉长江大学申请的专利基于计算机视觉的人体动作识别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：CN120318910B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202510485430.5，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于计算机视觉的人体动作识别方法及系统是由郭怡;蔡明文设计研发完成，并于2025-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于计算机视觉的人体动作识别方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及一种基于计算机视觉的人体动作识别方法及系统，包括实时采集用户的动作视频，分解为连续视频帧；在人体关键特征点上部署传感器，获取每一视频帧的所有人体关键特征点的角度数据，角度数据包括翻滚角、偏航角、俯仰角、角速度以及角加速度；基于每一视频帧所有人体关键特征点的角度数据中的翻滚角、偏航角、俯仰角对每一视频帧的图像进行初步校正生成第一校正图像；基于每一视频帧所有人体关键特征点的角度数据中的角速度以及角加速度对第一校正图像进行二次校正，生成第二校正图像；对第二校正图像进行动作识别，将单帧动作进行时序组合输出用户的完整动作。本申请有效解决了因用户姿态偏差和运动过程中的动态干扰导致的识别精度下降问题，提升了动作识别的稳定性与鲁棒性。

本发明授权基于计算机视觉的人体动作识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于计算机视觉的人体动作识别方法，其特征在于，所述方法包括： 实时采集用户的动作视频，将所述动作视频分解为若干连续的视频帧； 在用户的人体关键特征点上部署传感器，获取每一视频帧的所有人体关键特征点的角度数据，所述角度数据包括翻滚角、偏航角、俯仰角、角速度以及角加速度； 基于每一视频帧所有人体关键特征点的角度数据中的翻滚角、偏航角、俯仰角对每一视频帧的图像进行初步校正，生成第一校正图像，包括： 所有人体关键特征点的传感器输出一组三维欧拉角,分别代表第个人体关键特征点在当前帧的翻滚、俯仰、偏航角，根据人体结构重要性赋予权重，通过加权平均得到融合欧拉角： 其中，为第个人体关键特征点的权重，为人体关键特征点的数量，为融合后代表整个人体姿态的平均欧拉角；为补偿传感器安装偏差与长期漂移引入的系统误差，在融合欧拉角基础上减去预先得到的偏移量以及，如下所示： 其中，为校正后的欧拉角； 利用校正后的欧拉角按Tait–Bryan角顺序生成整体校正矩阵 针对每一视频帧中每个像素点，利用摄像机内参矩阵和校正矩阵的逆矩阵进行逆向投影与重映射： 其中，为校正后像素在输出图像中的位置，为摄像机内参矩阵，为校正矩阵的逆矩阵，通过双线性或最近邻插值完成像素重采样，得到第一校正图像； 基于每一视频帧所有人体关键特征点的角度数据中的角速度以及角加速度对所述第一校正图像进行二次校正，生成第二校正图像，包括： 对每一视频帧的所有人体关键特征点按照重要性权重进行加权平均，得到全身融合动态特征如下： 其中，、分别为第帧第个人体关键特征点三维向量形式的角速度和角加速度，是第个人体关键特征点的权重，、分别为融合后的全身角速度与角加速度向量；利用经典运动学公式，并引入动态加权因子计算得到残余旋转矢量： 其中，为相邻两帧的时间间隔，为动态平衡系数，为融合角加速度的范数；将残余旋转矢量通过Rodrigues公式映射为： 其中，为残余旋转矢量的反对称矩阵，为的单位矩阵； 对第一校正图像中的每个像素齐次坐标应用残余旋转： ； 其中，为重映射后的像素坐标，为的逆矩阵，通过对所有重映射后的像素坐标进行双线性插值重采样，将第一校正图像的像素值重采样，生成第二校正图像； 对每一视频帧的第二校正图像进行单帧人体动作识别，将所有视频帧的单帧动作进行时序组合，输出用户的完整动作。

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