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龍圖騰網獲悉北京一石數智健康科技有限公司申請的專利基于云計算的多維度運動處方制定系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119517293B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411620168.2，技術領域涉及：G16H20/30；該發明授權基于云計算的多維度運動處方制定系統是由劉晨虎;張劍梅;丁磊;張瑞平;楊柯;孫麗設計研發完成，并于2024-11-14向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于云計算的多維度運動處方制定系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于云計算的多維度運動處方制定系統。找到符合用戶信息的多個運動方式類別的順序，得到多個二維的運動連通圖。在多個運動連通圖中找到運動方式類別的順序相似且經常出現的運動連通圖。采用運動連通圖表示在圖結構中的多條路徑，從而表示多個運動方式類別的多種順序的連接方式。遍歷運動連通圖，得到作為考慮用戶信息后的多條運動方式路線。按照運動方式類別作為橫坐標，一個用戶運動前和運動后對應的運動人體信息作為縱坐標構建三維的運動參數點圖。并用2*2*2的三維卷積核檢測運動參數點圖的三維變化特征。采用所述第二運動卷積網絡用于檢測一個運動方式類別對應的運動人體信息的變化的特征。

本發明授權基于云計算的多維度運動處方制定系統在權利要求書中公布了：1.一種基于云計算的多維度運動處方制定系統，其特征在于，包括監測模塊和處理器： 監測模塊，用于獲取多維度的用戶信息、運動人體信息和運動方式類別；所述用戶信息表示不隨運動而變化的人體信息；所述運動人體信息包括多個運動后人體體征值和對應的運動前人體體征值；所述運動后人體體征值表示人體運動前的體征的值；所述運動后人體體征值表示人體運動后的體征的值； 所述處理器用于處理下述方法： 基于所述用戶信息和運動方式類別，找到符合用戶的運動方式類別的順序，得到運動連通圖； 基于所述運動連通圖，通過遍歷，得到基礎運動方式集合；所述基礎運動方式集合包含多條運動方式路線；所述運動方式路線表征滿足用戶信息的運動方式類別的排序； 通過運動方式預測網絡，基于所述運動人體信息、基礎運動方式集合和運動方式類別，判別用戶運動時的體征的變化，得到運動處方；所述運動處方表示適合用戶的體征的運動方式類別的排序； 所述通過運動方式預測網絡，基于所述運動人體信息、基礎運動方式集合和運動方式類別，判別用戶運動時的體征的變化，得到運動處方，包括： 獲取空白圖像；所述空白圖像為二值圖像； 所述空白圖像的橫坐標表示多個運動方式類別；所述空白圖像的縱坐標表示能夠體現全部運動體征變化值的數值； 根據所述空白圖像，構建坐標軸；所述空白圖像的左下角作為原點，所述空白圖像的長作為橫坐標，所述空白圖像的寬作為縱坐標； 將運動后人體體征值減去運動前人體體征值，得到運動體征變化值； 將多個運動方式類別對應的運動體征變化值在空白圖像中進行標點，得到二維運動參數點圖；多個運動后人體體征值和對應的運動前人體體征值對應獲得多個二維運動參數點圖； 將多個二維運動參數點圖進行疊加，構建三維圖像，得到運動參數點圖； 所述運動參數點圖表示運動方式類別對應的運動前和運動后的人體的體征的變化； 基于所述運動參數點圖，通過運動方式預測網絡，判斷運動方式類別的關系，得到多個運動影響順序； 在基礎運動方式集合找到運動影響順序對應的運動方式路線，得到運動處方； 所述運動方式預測網絡包括第一運動卷積網絡、第二運動卷積網絡和第三運動網絡； 所述基于所述運動參數點圖，通過運動方式預測網絡，判斷運動方式類別的關系，得到運動影響順序，包括： 將所述運動參數點圖輸入第一運動卷積網絡，判斷用戶的運動狀態，得到第一特征圖； 將所述運動方式類別的數量作為運動方式類別數量； 根據所述運動參數點圖的右下角對應的橫坐標除以運動方式類別數量，得到分割長度； 在橫坐標上，以距離分割長度的點作為分割點； 按照所述分割點，將所述運動參數點圖分割，得到多個第一運動參數分割圖； 將多個第一運動參數分割圖保持長度不變，在寬度上進行疊加，得到疊加圖像； 將所述疊加圖像輸入第二運動卷積網絡，得到第二特征圖； 將所述第一特征圖和第二特征圖輸入第三運動網絡，得到運動影響順序。

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