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龙图腾网获悉深圳市冠能体育科技有限公司申请的专利一种体育信息智能服务平台的构建方法及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：CN120636791B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202510692999.9，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种体育信息智能服务平台的构建方法及系统是由郑艺设计研发完成，并于2025-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种体育信息智能服务平台的构建方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及信息平台构建技术领域，尤其涉及一种体育信息智能服务平台的构建方法及系统。该方法包括以下步骤：采集用户运动影像数据以及用户健康基础数据；根据提取用户运动过程中的关键身体节点位置信息；基于关键节点位置信息生成用户运动轨迹曲线，并计算与标准轨迹模板的偏差角度和距离，得到动作正确性数据；根据动作正确性数据与用户健康基础数据构建用户健身风险评估模型，并分析与预设安全阈值的差异度，生成分层健康指导数据；将分层健康指导数据分解为可量化的进步单元，生成进步追踪数据。本发明通过结合用户运动影像数据和健康基础数据，构建了能够识别个体化风险因素的评估模型，实现了更为精准的安全指导。

本发明授权一种体育信息智能服务平台的构建方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种体育信息智能服务平台的构建方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：采集用户运动影像数据以及用户健康基础数据；根据提取用户运动过程中的关键身体节点位置信息；基于关键节点位置信息生成用户运动轨迹曲线，并计算与标准轨迹模板的偏差角度和距离，得到动作正确性数据； 步骤S2：根据动作正确性数据与用户健康基础数据构建用户健身风险评估模型，并分析与预设安全阈值的差异度，生成分层健康指导数据，步骤S2包括： 步骤S21：根据动作正确性数据提取动作偏差特征指标，形成动作风险基础评估数据，其中动作偏差特征指标包括关键节点最大偏差值、平均偏差值和偏差持续时间； 步骤S22：从用户健康基础数据中提取用户生理特征参数，生成用户生理风险因子数据； 步骤S23：建立动作风险基础评估数据与用户生理风险因子数据的关联模型，计算各类动作偏差对用户的损伤风险程度，生成个体化风险评估值； 步骤S24：根据个体化风险评估值与预设安全阈值进行风险等级分层，生成风险分级数据； 步骤S25：根据风险分级数据对不同风险等级的动作偏差执行差异化处理，并记录动作偏差模式与指导反应，得到用户历史反馈数据； 步骤S26：根据风险分级数据和用户历史反馈数据进行健康指导内容可视化化，从而生成分层健康指导数据； 步骤S3：将分层健康指导数据分解为可量化的进步单元，生成进步追踪数据；对进步追踪数据进行基于相似健身特征和进步模式的匿名用户匹配，形成互动激励数据；根据动作正确性数据、分层健康指导数据以及进步追踪数据建立初始用户运动模式图谱；其中根据动作正确性数据、分层健康指导数据以及进步追踪数据建立初始用户运动模式图谱包括： 根据动作正确性数据、分层健康指导数据及进步追踪数据建立用户数据融合预处理机制，从而生成多源数据集成表； 对多源数据集成表进行时间同步处理，建立统一的时间轴参考系，形成时序同步数据集； 从动作正确性数据中提取用户常见动作偏差模式和技术缺陷特征，形成用户技术特征档案； 基于分层健康指导数据和进步追踪数据分析用户对不同类型指导的接受度与执行效果，以及能力发展节奏特征，构建用户学习特性数据； 根据用户技术特征档案以及用户学习特性数据识别相互影响关系和依存模式，建立特征关联网络； 根据特征关联网络构建用户运动能力发展预测模型，并进行短期、中期和长期能力预测，形成用户潜力评估报告； 对用户潜力评估报告进行包括节点定义、连接规则和图谱层次结构的可视化方案生成，并进行基于重要节点突出显示、关键路径着色和交互功能实现的视觉优化与交互设计，从而形成初始用户运动模式图谱； 步骤S4：对初始用户运动模式图谱进行各数据点的采集环境稳定性指数和用户反馈一致性指数计算并筛选高置信度数据点，构建用户运动评估模型；基于用户运动评估模型以及互动激励数据分析各功能模块的操作流畅度和使用频率，并结合互动激励数据实施低阈值渐进式功能解锁机制，步骤S4包括： 步骤S41：对初始用户运动模式图谱中的各数据点提取采集时的环境特征参数，并结合图像清晰度评分、骨骼点识别置信度和跟踪稳定性评分，形成数据采集环境质量评估表，其中环境特征参数包括光照强度、背景复杂度和设备稳定性； 步骤S42：根据数据采集环境质量评估表对各数据点的一致性表现评估各数据点受环境影响的程度，生成采集环境稳定性指数； 步骤S43：记录并分析用户对系统提供的健康指导数据的反馈行为，包括接受度、执行完成情况和主观评价，评估用户反馈的时间稳定性和内容一致性，建立用户反馈一致性指数； 步骤S44：将采集环境稳定性指数与用户反馈一致性指数进行加权融合，结合各数据点在运动评估中的重要程度，生成数据可靠性权重系数； 步骤S45：根据数据可靠性权重系数设定筛选阈值识别并提取高置信度数据点，形成高质量数据子集，并构建用户运动评估模型； 步骤S46：基于用户运动评估模型以及互动激励数据分析各功能模块的操作流畅度和使用频率，生成功能掌握度评估数据；根据功能掌握度评估数据和互动激励数据实施低阈值渐进式功能解锁机制。

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