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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于动态视觉提示生成的康复行为分析方法、装置及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：CN121305693B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202511872163.3，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于动态视觉提示生成的康复行为分析方法、装置及设备是由徐欣;于佳辉;万传奇;赵书雯;王金龙;杜涛;陈辉;赵序昊;庞婷设计研发完成，并于2025-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动态视觉提示生成的康复行为分析方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于动态视觉提示生成的康复行为分析方法、装置及设备，包括：采集动作视频数据，通过姿态估计器从动作视频数据中提取二维骨架点序列数据；分别通过视觉分类模型和骨骼分类模型从视频模态数据和骨骼点模态数据中提取视觉特征和提示特征；使用带标签的视频模态数据对视觉分类模块进行预训练，再使用无标签的视频模态数据和对应无标签的骨骼模态数据分别对视觉分类模型和骨骼分类模型进行对比学习；采集患者的康复训练视频数据并提取对应的骨骼模态数据；将视频数据和对应的骨骼模态数据分别输入至训练好的视觉分类模型和骨骼分类模型中进行分类。本发明可实现更完整的动作表征，降低数据依赖，提升康复行为分析的准确性。

本发明授权基于动态视觉提示生成的康复行为分析方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于动态视觉提示生成的康复行为分析方法，其特征在于，包括以下步骤： 1采集动作视频数据，作为视频模态数据集；通过姿态估计器从动作视频数据中提取二维骨架点序列数据，作为骨骼模态数据； 2通过视觉分类模型从视频模态数据中提取视觉特征，包括：对视频模态数据进行视频分块；采用3DResNet-50从分割的视频块中提取包含视频块的空间和时间特性得到特征向量；采用编码器对特征向量进行编码，在通过投影层转换为视觉特征嵌入，最终生成视觉特征表示； 通过骨骼分类模型从骨骼点模态数据中提取提示特征，包括： i通过人体拓扑结构划分六个部位区域，计算关节与各区域质心之间的空间关系，获得单帧特征； ii通过计算关节角度变化，在角度变化时间序列上提取低速指标与高速指标，同时计算不同部位质心之间的平均距离，获得帧间特征； iii将单帧特征与帧间特征融合，生成视频级别的提示特征； 3使用带标签的视频模态数据对视觉分类模块进行预训练，再使用无标签的视频模态数据和对应无标签的骨骼模态数据分别对视觉分类模型和骨骼分类模型同时进行训练，并在特征输出与分类输出的位置进行对比学习，包括：将视觉特征与提示特征进行向量化，用于进行一致性对比；将视觉分类模型和骨骼分类模型输出的概率分布进行一致性对比； 4采集患者的康复训练视频数据，通过姿态估计器提取对应的骨骼模态数据；将视频数据和对应的骨骼模态数据分别输入至训练好的视觉分类模型和骨骼分类模型中进行分类。

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