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龙图腾网获悉国家体育总局体育科学研究所申请的专利一种基于人工智能的人体姿态智能识别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：CN121033945B 。

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：202511537430.1，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于人工智能的人体姿态智能识别系统是由卫鹏飞;苑廷刚;段悦;郭庆收;胡贝石设计研发完成，并于2025-10-27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人体姿态智能识别系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的人体姿态智能识别系统，包括数据收集模块、图像数据优化模块、人体姿态关键点提取模块和人体姿态智能识别模块。本发明涉及人体姿态识别的技术领域，具体是指一种基于人工智能的人体姿态智能识别系统，本方案创新性地设计人体关节多尺度特征增强块，通过多尺度卷积层，并结合关节通道特征校准与像素特征校准，提高多尺度关节提取能力，能够有效应对复杂动态场景中的姿势变化；设计了关节角速度动态注意力层与分层时空图卷积，通过基于人体关节角速度动态调整特征通道权重，并分层捕捉目标人体动作的空间联动与时序变化，显著提高了时序特征的建模精度和动态场景适应性，有效提升人体姿态识别准确性。

本发明授权一种基于人工智能的人体姿态智能识别系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的人体姿态智能识别系统，其特征在于：包括数据收集模块、图像数据优化模块、人体姿态关键点提取模块和人体姿态智能识别模块； 所述数据收集模块，具体为通过采集数据，得到人体姿态识别原始数据； 所述图像数据优化模块，具体为通过图像数据清洗、图像去重、图像去噪和图像归一化，得到人体姿态优化图像数据； 所述人体姿态关键点提取模块，具体为通过浅层特征初始化提取、人体关节多尺度特征校准、人体全身肢体关联特征捕捉、人体关节融合特征提取、人体姿态关键点输出构建人体姿态关键点提取模型，并进行模型训练，最后将目标姿态识别数据输入训练后模型，得到目标人体姿态关键点集合； 所述人体关节多尺度特征校准，具体为将人体姿态浅层特征图输入至8个串联的人体关节多尺度特征增强块，得到人体关节多尺度强化特征图； 所述人体关节多尺度特征增强块具体包括以下步骤： 人体关节多尺度并行特征提取，具体为采用G个并行卷积层提取人体关节多尺度并行特征，并对G层输出执行拼接操作，得到多尺度融合特征图； 关节通道特征校准，具体为对多尺度融合特征图执行全局平均池化与全局最大池化操作，并将池化结果分别输入全连接层与ReLU激活函数，得到两个通道特征向量，对两个通道特征向量执行拼接操作后，通过全连接层与Sigmoid激活函数生成关节通道注意力权重；将通道注意力权重与多尺度融合特征图执行逐元素乘法操作，得到关节通道特征图； 关节像素特征校准，具体为对关节通道特征图执行卷积操作，将卷积结果通过Sigmoid激活函数生成像素注意力权重，将像素注意力权重与关节通道特征图执行逐元素乘法操作，得到关节像素校准特征图； 残差连接特征融合，具体为将关节像素校准特征图与前一个人体关节多尺度特征增强块输出的人体关节多尺度强化特征图进行拼接，得到当前人体关节多尺度特征增强块的人体关节多尺度强化特征图； 所述人体姿态智能识别模块，具体为通过建立人体姿态识别模型并进行识别模型训练，将目标人体姿态关键点集合输入到训练后的人体姿态识别模型，得到目标人体姿态智能识别结果；所述建立人体姿态识别模型包括构建人体动作空间图卷积层、构建关节角速度动态注意力层、构建人体姿态时序卷积层和构建人体姿态分类输出层。

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