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龙图腾网获悉浙江大学计算机创新技术研究院申请的专利基于人体关键点动作序列匹配的视频图像运动计数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：CN116206237B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202310018858.X，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于人体关键点动作序列匹配的视频图像运动计数方法是由陈刚;杨赛赛;查良瑜;黄清仪;赵俊博设计研发完成，并于2023-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人体关键点动作序列匹配的视频图像运动计数方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人体关键点动作序列匹配的视频图像运动计数方法。人体在相机视野中进行运动，通过相机采集人体运动的视频图像，通过对视频图像的分析处理获得运动的类型和计数，具体是基于动作序列拆分的运动计数，建立不同的模板对每个运动动作进行匹配识别，且自适应分配运行在不同的计算设备中。本发明在使用关键点检测准确率相对较低的小模型上也有较高的计数准确性和稳定性，满足检测速度要求较高的运动场景，具有运行速度快，动作匹配稳定性和准确率高，计数准确率高，适用于不同部署设备上运行等优点。

本发明授权基于人体关键点动作序列匹配的视频图像运动计数方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人体关键点动作序列匹配的视频图像运动计数方法，其特征在于：人体在相机视野中进行运动，通过相机采集人体运动的视频图像，通过对视频图像的分析处理获得运动的类型和计数，具体是基于动作序列拆分的运动计数，建立不同的模板对每个运动动作进行匹配识别，且自适应分配运行在不同的计算设备中； 方法将把运动计数过程拆成多个子动作匹配过程，具体是： 先按照每个运动类型划分为一个由连续多个子动作状态组成的组合，不同的运动类型划分为不同的组合，针对每个子动作状态建立模板； 然后将完整的视频图像按时序用各个不同子动作状态的模板进行匹配，获得按照视频图像时序下的子动作状态序列； 最后根据子动作状态序列提取子动作完成度，根据子动作完成度情况对单个子动作状态进行计数，再结合多个子动作状态组合下的运动类型整体情况进行总运动计数； 首先获取视频中每一帧图像的关键点信息，然后根据检测置信度、人体结构合理性、近邻关键点在时间维度的关系对当前时刻的关键点信息进行过滤，去除异常或者不稳定的关键点，然后再对视频图像按时序用模板进行匹配； 且针对每个子动作状态从不同维度、使用不同动作匹配方式设计建立不同的动作匹配模板，采用将多种动作匹配模板进行融合的方式匹配判断，选择以下方式的其中一种： 方式1：把动作匹配模板根据判断稳定性按优先级排序，取其中优先级最高的一种方式进行匹配判断； 方式2：采用投票机制，把所有动作匹配模板分别匹配判断是否匹配，取其中多数判定情况作为结果； 这样当动作状态由于关键点缺失导致判断方式的模板失效，还可使用其他判断方式的模板进行判断； 方法运行在不同的计算设备中，根据计算设备算力的不同，自动计算分配用于子动作状态匹配判断的帧率，计算设备算力越强，用于每个子动作状态匹配判断A的判定图像帧率分配的越多，自适应不同算力水平的计算设备。

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