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龙图腾网获悉贵州商学院申请的专利一种基于体育器材训练的动作捕捉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：CN121545230B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202610088446.7，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于体育器材训练的动作捕捉方法是由唐云鹏;张静设计研发完成，并于2026-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于体育器材训练的动作捕捉方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于体育器材训练的动作捕捉方法，涉及智能运动捕捉技术领域，包括，利用人体关键点检测算法从训练场图像数据流中提取被测对象的骨架关键点集合，并利用目标分割算法提取体育器材的二维轮廓区域，同时记录对应图像帧的时间索引信息，并利用训练事件数据流的时间戳进行同步比对，建立时序映射关系，获取时序性动作数据；将时序性动作数据作为空间锚点，并基于时序映射关系对高速运动阶段进行中间帧重建，恢复器材运动轨迹，并进行联合匹配，生成时序融合序列；通过时序融合序列与相机位姿参数信息建立多视角几何约束，恢复人体三维骨架点云及器材初始六维姿态；有效提升了动作捕捉在高速动态训练场景下的时空一致性与重建精度。

本发明授权一种基于体育器材训练的动作捕捉方法在权利要求书中公布了：1.一种基于体育器材训练的动作捕捉方法，其特征在于：包括， 获取训练事件数据流、训练场图像数据流以及相机位姿参数信息； 利用人体关键点检测算法从训练场图像数据流中提取被测对象的骨架关键点集合，并利用目标分割算法提取体育器材的二维轮廓区域，同时记录对应图像帧的时间索引信息，并利用训练事件数据流的时间戳进行同步比对，建立时序映射关系，获取时序性动作数据； 所述利用目标分割算法提取体育器材的二维轮廓区域，具体步骤如下， 对骨架关键点集合按照时间顺序进行关联匹配，通过相邻图像帧关键点轨迹的相对位移关系计算运动趋势，形成骨架时序链； 对骨架时序链进行动态平滑处理，输出骨架动态序列； 以骨架动态序列为参考，从标准化图像序列中提取对应帧，并利用目标分割算法在骨架区域附近检测并分离出体育器材的像素区域，得到体育器材分割结果集； 对体育器材分割结果集进行形态学分析，提取体育器材在各图像帧中的二维轮廓边界点，并通过边界连通性判断生成器材轮廓序列； 将时序性动作数据作为空间锚点，并基于时序映射关系对高速运动阶段进行中间帧重建，恢复器材运动轨迹，并进行联合匹配，生成时序融合序列； 所述将时序性动作数据作为空间锚点，并基于时序映射关系对高速运动阶段进行中间帧重建，具体步骤如下， 以时序性动作数据作为空间锚点，并基于时序映射关系识别出高速运动阶段的关键时间区间，确定两图像帧之间的时间缺失段； 对时间缺失段进行插值补帧，生成中间帧，并按照时间顺序依次排列，形成插值帧序列； 所述恢复器材运动轨迹，具体步骤如下， 利用插值帧序列中骨架位置与体育器材轮廓的变化特征，推算出体育器材在高速运动阶段的瞬态运动路径，得到初步瞬态轨迹； 将初步瞬态轨迹与训练事件数据流进行时间对齐，并根据训练事件数据流中高时间分辨率的响应特性修正轨迹连续性，生成器材运动轨迹； 通过时序融合序列与相机位姿参数信息建立多视角几何约束，恢复人体三维骨架点云及器材初始六维姿态，具体步骤如下， 以时序融合序列中的骨架关键点与器材轮廓点为对应目标，分别在各视角图像帧中提取二维坐标位置，形成多视角对应点集，并以相机位姿参数信息为几何约束基础，建立多视角几何约束； 基于在不同相机视角下的投影位置，计算重投影偏差，并采用迭代优化方法对多视角几何约束进行调整，并利用优化后的多视角几何约束关系，对时序融合序列中骨架关键点进行三角化计算，生成人体三维骨架点云； 根据器材在各视角中的轮廓方向、位置中心及运动趋势，解算初始姿态的三维平移量和三维旋转量，得到器材初始六维姿态； 对人体三维骨架点云及器材初始六维姿态进行噪声滤波、时序平滑和特征归一化处理，输出三维姿态数据集； 对三维姿态数据集进行反向传播优化，输出训练动作捕捉结果。

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