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龍圖騰網獲悉廣東盛世漢旺科技有限公司;上海公安學院;上海市公安局青浦分局;南京安士威智能科技有限公司申請的專利基于智能分析的射擊訓練姿態糾正反饋方法及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：CN120429802B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-02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：202510929676.7，技術領域涉及：G06F18/2433；該發明授權基于智能分析的射擊訓練姿態糾正反饋方法及系統是由陳俊強;昌遠華;高新華;楊杰;趙家玉;廖國星;伍世瑜設計研發完成，并于2025-07-07向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于智能分析的射擊訓練姿態糾正反饋方法及系統在說明書摘要公布了：本申請提供一種基于智能分析的射擊訓練姿態糾正反饋方法及系統，首先獲取目標對象的實時姿態數據集合，此實時姿態數據集合含多組時間連續且涵蓋動作軌跡與生理狀態特征的姿態采集數據，接著對其進行動作特征提取，得到目標與異常動作特征集合，再基于兩者動態差異度生成含動作調整方向參數和生理協調優化參數的姿態糾正參數集合，然后根據該姿態糾正參數集合生成實時反饋指令序列，最后將實時反饋指令序列發送至姿態調整裝置執行訓練姿態糾正操作，從而能夠綜合考量動作與生理狀態，實現智能化、精準化的射擊訓練姿態糾正。

本發明授權基于智能分析的射擊訓練姿態糾正反饋方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于智能分析的射擊訓練姿態糾正反饋方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取目標對象的實時姿態數據集合，所述實時姿態數據集合包括多組時間連續的姿態采集數據，每組姿態采集數據包含動作軌跡特征和生理狀態特征； 對所述實時姿態數據集合進行動作特征提取處理，得到目標動作特征集合和異常動作特征集合； 基于所述目標動作特征集合與所述異常動作特征集合之間的動態差異度，生成姿態糾正參數集合，所述姿態糾正參數集合包括動作調整方向參數和生理協調優化參數； 根據所述姿態糾正參數集合生成實時反饋指令序列； 將所述實時反饋指令序列發送至姿態調整裝置以執行訓練姿態糾正操作； 其中，目標動作特征集合和異常動作特征集合是調用預訓練的動作分解模型得到的，預訓練的動作分解模型是基于初始動作分解網絡得到的，所述初始動作分解網絡包含時空特征編碼器和動作模式分類器，構建初始動作分解網絡，包括： 設計所述時空特征編碼器的層級結構，所述層級結構包含三個并聯的特征提取分支，第一分支用于提取持槍穩定性特征，第二分支用于提取、瞄準軌跡平滑度特征，第三分支用于提取擊發節奏一致性特征； 在每個特征提取分支末端設置特征融合層，所述特征融合層采用注意力機制對所述三個并聯的特征提取分支的輸出特征進行動態加權； 在所述動作模式分類器中設置多任務學習模塊，所述多任務學習模塊同時執行標準類型識別和異常類型識別； 在所述時空特征編碼器的特征融合層后插入自適應特征降維層，所述自適應特征降維層根據注意力機制輸出的加權特征重要性動態選擇保留特征維度，并采用非線性降維方法壓縮至預設維度區間； 所述基于所述目標動作特征集合與所述異常動作特征集合之間的動態差異度生成姿態糾正參數集合，包括： 構建動態差異度評估模型，所述動態差異度評估模型包含動作空間差異度量模塊和生理狀態耦合分析模塊； 通過所述動作空間差異度量模塊計算所述目標動作特征集合與所述異常動作特征集合在持槍穩定性維度、瞄準軌跡維度及擊發節奏維度的多維差異向量； 通過所述生理狀態耦合分析模塊確定所述多維差異向量與所述生理狀態特征之間的關聯權重矩陣； 根據所述關聯權重矩陣對所述多維差異向量進行加權融合，生成綜合差異度評分； 基于所述綜合差異度評分在預設的糾正參數映射表中匹配得到所述動作調整方向參數和所述生理協調優化參數。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人廣東盛世漢旺科技有限公司;上海公安學院;上海市公安局青浦分局;南京安士威智能科技有限公司，其通訊地址為：511450 廣東省廣州市番禺區大龍街沙涌村后崗工業街38號之110；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。