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龙图腾网获悉中国人民解放军总医院第四医学中心申请的专利一种无标记式动作采集分析方法和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：CN120766338B 。

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：202510659278.8，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种无标记式动作采集分析方法和系统是由张巍;任晓萌;吴韬光;代昌平;刘佳;张栋;胡梦梦;李猛;刘潇;姜钰;于前进;王小博;陈国强;李伟;洪磊;李文锋设计研发完成，并于2025-05-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无标记式动作采集分析方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种无标记式动作采集分析方法和系统，包括：根据测试者静态和动态图像数据，识别出静态和动态2D关键点再重建成静态和动态3D关键点；基于静态3D关键点计算骨骼长度并优化，再对标准骨骼和肌肉模型进行缩放调整得到测试者静态骨骼及肌肉模型；根据原始和优化后的动态3D关键点估算骨骼运动姿态信息，并匹配到测试者静态骨骼及肌肉模型，进行逆运动学分析；基于人体运动的动力学平衡关系，利用逆运动学分析结果估算左右脚的地面支持力GRF；基于逆运动学分析结果和左右脚的地面支持力GRF估算值，采用刚体系统的逆动力学方法，逐帧计算人体各关节所需的反作用力与力矩，进而计算肌肉力量和激活程度。本发明可以进行无标记式动作采集分析。

本发明授权一种无标记式动作采集分析方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种无标记式动作采集分析方法，其特征在于，所述方法包括： S1、使用两个或多个相机对测试者静态站立和不同动作分别进行录制，得到测试者静态图像数据和动态图像数据； S2、根据所述测试者静态图像数据，识别出静态2D关键点并降噪，根据所述测试者动态图像数据，识别出动态2D关键点时间序列并降噪，将降噪后的静态2D关键点和动态2D关键点时间序列分别重建成静态3D关键点和动态3D关键点时间序列； S3、基于所述静态3D关键点，计算骨骼长度，并进行优化调整，根据优化调整结果对标准骨骼模型进行缩放，同步对标准肌肉模型的各项参数进行对应调整，得到所述测试者静态骨骼及肌肉模型； S4、根据原始和优化后的动态3D关键点时间序列，估算骨骼运动姿态信息，并将估算的骨骼运动姿态信息匹配到所述测试者静态骨骼及肌肉模型，进行逆运动学分析，得到原始和优化后的人体质心运动轨迹、关节运动角度和骨骼运动轨迹； S5、基于人体运动的动力学平衡关系，利用所述优化后的人体质心运动轨迹和骨骼运动轨迹，估算左右脚的地面支持力GRF； S6、基于所述优化后的人体质心运动轨迹、关节运动角度、骨骼运动轨迹和左右脚的地面支持力GRF估算值，采用刚体系统的逆动力学方法，逐帧计算人体各关节所需的反作用力与力矩，进而计算肌肉力量和激活程度； 所述S3中基于所述静态3D关键点，计算骨骼长度，并进行优化调整，具体包括： 设第i,j个关键点的三维重建坐标为Xi,Yj，则由第i,j个关键点构成的骨骼长度为： 与标准骨骼模型中的默认骨骼长度比较，计算初步的缩放因子对标准骨骼模型进行初步调整： 其中ψ为选定用于估计的关键骨骼集合，M为骨骼数量； 在初步调整后，采用加权最小二乘法对各骨骼进行全局优化，进一步提高拟合精度，优化目标为最小化加权骨骼残差，并引入生理比例约束，以确保缩放比例符合个体差异，又不偏离生理常规范围，公式如下： 其中ωij为置信度加权因子，约束区间由人体统计模型确定； 全局优化完成后，进一步进行局部细化，针对关键区域，引入微小可控的位移调整以提升局部拟合度，提升姿态重建的准确性与自然性，设局部关键点集为ζ，局部细化目标为： 其中δXk表示骨架点的局部形变量，ε为最大允许偏移阈值。

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