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龙图腾网获悉长春电子科技学院申请的专利基于大数据及图像识别的运动姿态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：CN121661716B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202610175218.3，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于大数据及图像识别的运动姿态识别方法是由李超然;崔志明;由杨;邱欢;李永明设计研发完成，并于2026-02-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据及图像识别的运动姿态识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开基于大数据及图像识别的运动姿态识别方法，包括：实时获取目标用户的运动视频流，并提取所述运动视频流中用户姿态图像序列；对所述用户姿态图像序列进行关键点检测，生成用户实时姿态骨架图，并基于所述骨架图计算实时多维度姿态特征向量；基于预设的运动姿态特征大数据云库，提取当前运动项目的基准姿态特征向量集；将实时多维度姿态特征向量和基准姿态特征向量集中的基准姿态特征向量进行匹配，得到匹配度；根据匹配度识别出当前运动姿态的类别与质量等级。本发明通过实时采集运动图像，结合运动姿态特征大数据云库，对当前运动姿态进行对比分析，提高了运动姿态识别的精准性；并为后续运动姿态调整提供了依据。

本发明授权基于大数据及图像识别的运动姿态识别方法在权利要求书中公布了：1.基于大数据及图像识别的运动姿态识别方法，其特征在于，包括： 实时获取目标用户的运动视频流，并提取所述运动视频流中用户姿态图像序列； 对所述用户姿态图像序列进行关键点检测，生成用户实时姿态骨架图，并基于所述骨架图计算实时多维度姿态特征向量； 基于预设的运动姿态特征大数据云库，提取当前运动项目的基准姿态特征向量集； 将实时多维度姿态特征向量和基准姿态特征向量集中的基准姿态特征向量进行匹配，得到匹配度； 根据匹配度识别出当前运动姿态的类别与质量等级； 还包括： 当匹配度高于预设的匹配度阈值时，提取当前匹配度对应的实时多维度姿态特征向量； 将所述匹配度对应的实时多维度姿态特征向量设为优质用户姿态特征向量，并补充至基准姿态特征向量集； 所述对所述用户姿态图像序列进行关键点检测，生成用户实时姿态骨架图之后，还包括： 若当前运动场景为滑雪场景，则基于预设的红外热成像传感器实时获取用户体表温度分布图； 对用户体表温度分布图中的温度点云进行聚类分析，得到用户的关节部位点云图，确定用户的关节点范围； 若用户实时姿态骨架图中的关节点落在对应的关节点范围，则当前用户实时姿态骨架图为正常； 若用户实时姿态骨架图中的关节点没落在对应的关节点范围，则基于对应的关节点范围对该关节点的位置进行修订。

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