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龙图腾网获悉吉林师范大学申请的专利一种基于多模态人工智能的武术动作实时矫正与评分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：CN121288273B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202511453721.2，技术领域涉及：A63B24/00；该发明授权一种基于多模态人工智能的武术动作实时矫正与评分方法是由张磊;刘大铎;张晓峰;周晓祥设计研发完成，并于2025-10-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态人工智能的武术动作实时矫正与评分方法在说明书摘要公布了：本发明属于体育训练技术领域，尤其涉及一种基于多模态人工智能的武术动作实时矫正与评分方法，包括部署多模态采集模块并同步采集多模态原始数据；对多模态数据采集单元采集到的多模态原始数据进行预处理；基于预处理后的多模态原始数据提取单模态特征，并构建神经网络模型，通过跨模态注意力加权，自适应融合得到最终融合特征；构建标准特征库，检测动作偏差并定位偏差时刻与部位；按“形”、“力”、“韵”三维度分别基于对应特征算各维度得分，最后加权求和得到武术动作总分。本发明有效提升了武术动作实时矫正对于多模态数据的融合和综合利用能力，提升了检测矫正的准确度，并提供了一种客观公正、可量化的评分标准。

本发明授权一种基于多模态人工智能的武术动作实时矫正与评分方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态人工智能的武术动作实时矫正与评分方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：部署多模态采集模块并同步采集多模态原始数据； S2：对步骤S1多模态数据采集单元采集到的多模态原始数据进行预处理； S3：基于步骤S2预处理后的多模态原始数据提取单模态特征，并构建神经网络模型，通过跨模态注意力加权，自适应融合得到最终融合特征； S4：构建标准特征库，检测动作偏差并定位偏差时刻与部位； S5：按“形”、“力”、“韵”三个维度构建量化评分体系，计算武术动作总分；总分S为三维度得分加权和，计算表达式为： ； 其中，、、为权重，为“形”得分，为“力”得分，为“韵”得分； 为基于视觉特征计算“形”得分，该得分反映动作形态与标准的契合度，由关节角度偏差与肢体舒展度决定，计算表达式为： ； 其中，为第k个偏差时刻的关节角度偏差，计算公式为： ； 其中，为待检测动作k时刻关节角度，为标准动作对应角度； 为基于惯性与肌电特征计算“力”得分，该得分反映动作发力强度与时机的准确性，计算表达式为： ； 其中，为待检测动作的肌电RMS均值，为标准动作的肌电RMS均值，为衰减系数，取值须确保当时，当偏差超过阈值时； 为基于时序特征计算“韵”得分，该得分反映动作节奏与连贯性，由动作时间偏差与时序特征相似度决定，计算表达式为： ； 其中，为待检测动作完成时间，为标准动作完成时间，为第l时刻时序特征与标准特征的偏差。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人吉林师范大学，其通讯地址为：136000 吉林省四平市海丰大街1301号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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