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龙图腾网获悉天津市天津医院申请的专利老年人群膝关节动作识别方法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：CN117058756B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202311023223.5，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权老年人群膝关节动作识别方法是由刘军;李冰;杨涛;赵慧雯;罗文设计研发完成，并于2023-08-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本老年人群膝关节动作识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开的老年人群膝关节动作识别方法，包括：收集老年人膝关节动作的视频或图像数据并进行标注；选择YOLOX作为目标检测模型并配置YOLOX模型的参数；将数据进行预处理；将数据分为训练集和验证集，训练集输入YOLOX模型进行模型的训练；使用验证集评估训练好的YOLOX模型性能，若YOLOX模型性能满足要求则使用YOLOX模型判断老年人的膝关节动作，并进行相应的分类和识别。本发明可将评估结果进行量化，使检测精度更加准确，在没有人工干预的情况下快速、准确的识别膝关节动作，判断膝关节动作的流畅度，为老年人群膝关节健康监测和运动康复提供了一种高效可行的解决方案。

本发明授权老年人群膝关节动作识别方法在权利要求书中公布了：1.老年人群膝关节动作识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、收集老年人膝关节动作的视频或图像数据并进行标注； 步骤2、选择改进的YOLOX-s作为目标检测模型并采用贝叶斯优化方法配置YOLOX-s模型的参数；其中，改进的YOLOX-s模型中SCP模块的参数表达式为： 式中：P为参数计算量；I为网络的层数；为I层中输入通道数量；为I层中输出通道数量；K为卷积核的大小； 采用贝叶斯优化方法配置YOLOX-s模型参数的具体步骤为： 步骤2.1、定义参数空间，包括YOLOX-s模型的学习率、批次大小、滑动平均衰减三项超参数，每个参数都有一个定义域即取值范围，定义域将是贝叶斯优化的搜索空间； 步骤2.2、选择准确率或者损失函数值作为优化目标； 步骤2.3、构建高斯过程代理模型来近似目标函数； 步骤2.4、选择ExpectedImprovement作为采样策略； 步骤2.5、根据代理模型和采样策略选择下一个参数组合进行评估，将当前参数组合用于训练YOLOX-s模型，并在验证集上评估YOLOX-s模型性能指标，将评估结果添加到已知的参数-性能数据集中，然后使用参数-性能数据集更新代理模型的参数； 步骤2.6、重复步骤2.5，直到达到预定的优化轮数或满足终止条件； 步骤2.7、将性能最优的参数组合作为YOLOX-s模型的最终配置； 步骤3、将步骤1所得数据进行预处理； 步骤4、将步骤3所得数据分为训练集和验证集，训练集输入步骤2所得YOLOX模型进行模型的训练；采用CIOU损失函数优化YOLOX模型的权重，采用SGD优化算法优化YOLOX模型的参数，每次迭代时，随机选择一个训练样本计算损失函数和梯度，然后根据梯度的方向和学习率来更新YOLOX模型参数，在整个训练集上进行多次迭代，直到达到预定的训练轮数或达到收敛条件为止； 步骤5、使用步骤4中的验证集评估训练好的YOLOX模型性能，若YOLOX模型性能满足要求则进入步骤6，反之则返回至步骤2； 步骤6、使用步骤5所得YOLOX模型判断老年人的膝关节动作，并进行相应的分类和识别；包括以下具体步骤： 步骤6.1、将膝关节动作视频输入到YOLOX模型中，通过前向传递得到预测的目标框和类别； 步骤6.2、根据YOLOX模型输出的目标框和类别，判断老年人是平卧还是站立，若老年人是平卧姿态，则进入步骤6.3的平卧抬腿测试阶段；若老年人是站立姿态，则进入步骤6.4的站立行动测试阶段； 步骤6.3、设定抬腿的高度阈值，来判定抬腿的有效性，统计有效抬腿的次数，从而对膝关节运动状况进行评估； 步骤6.4、标定测试区域，当人物进入测试区域后，开始进行计时，通过视频帧率与检测到人物的帧数，计算人物在不平坦道路行走的速度；同时记录下蹲动作的时间以及上下台阶的时间，从而评估膝关节行动能力。

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