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龍圖騰網(wǎng)獲悉北京市科學(xué)技術(shù)研究院申請(qǐng)的專利便攜式姿態(tài)檢測(cè)和步態(tài)分析方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120108043B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-02發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510586640.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V40/20；該發(fā)明授權(quán)便攜式姿態(tài)檢測(cè)和步態(tài)分析方法及系統(tǒng)是由呂子陽;馬英楠;高星設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-05-08向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本便攜式姿態(tài)檢測(cè)和步態(tài)分析方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本申請(qǐng)涉及人體姿態(tài)檢測(cè)和步態(tài)分析技術(shù)領(lǐng)域，公開了便攜式姿態(tài)檢測(cè)和步態(tài)分析方法及系統(tǒng)。方法包括：搭建硬件系統(tǒng)，所述硬件系統(tǒng)包括嵌入式視覺模塊、數(shù)據(jù)處理模塊和交互模塊，通過嵌入式視覺模塊采集人體運(yùn)動(dòng)視頻流；對(duì)采集的視頻流采用背景差分法和自適應(yīng)光照補(bǔ)償算法進(jìn)行動(dòng)態(tài)前景提取，輸出光照補(bǔ)償圖像；根據(jù)輸出的光照補(bǔ)償圖像，利用所述數(shù)據(jù)處理模塊，在YoLoV8模型的基礎(chǔ)上增加時(shí)序約束損失，定位人體關(guān)鍵點(diǎn)，構(gòu)建三維骨骼運(yùn)動(dòng)模型；利用動(dòng)態(tài)遮擋處理引擎和多目標(biāo)解耦機(jī)制，基于層次化關(guān)聯(lián)度量函數(shù)對(duì)構(gòu)建的三維骨骼運(yùn)動(dòng)模型進(jìn)行跟蹤，本發(fā)明能夠?qū)崟r(shí)采集人體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)多場(chǎng)景下的姿態(tài)精確評(píng)估和步態(tài)特征精確提取。

本發(fā)明授權(quán)便攜式姿態(tài)檢測(cè)和步態(tài)分析方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種便攜式姿態(tài)檢測(cè)和步態(tài)分析方法，其特征在于，包括： S1、搭建硬件系統(tǒng)，硬件系統(tǒng)包括嵌入式視覺模塊、數(shù)據(jù)處理模塊和交互模塊，通過嵌入式視覺模塊采集人體運(yùn)動(dòng)視頻流； S2、對(duì)采集的視頻流采用背景差分法和自適應(yīng)光照補(bǔ)償算法進(jìn)行動(dòng)態(tài)前景提取，輸出光照補(bǔ)償圖像；包括對(duì)于采集的視頻流，進(jìn)行背景建模，前景檢測(cè)，引入時(shí)空域自適應(yīng)權(quán)重系數(shù)： 表示當(dāng)前幀與背景模型的方差；為動(dòng)態(tài)閾值；k為調(diào)節(jié)因子； 多模型背景建模： 為第i個(gè)背景模型在t時(shí)刻的權(quán)重；為第i個(gè)背景模型，背景模型為Bt； 采用混合高斯模型與顏色恒常性模型并行計(jì)算，通過KL散度動(dòng)態(tài)調(diào)整權(quán)重 i； 光照補(bǔ)償： 為第幀原始圖像； GammaCorrection為二維伽馬校正函數(shù)，使用光照分量和自適應(yīng)目標(biāo)均值進(jìn)行調(diào)整； 光照補(bǔ)償增強(qiáng)： 為反射分量；Γ為自適應(yīng)伽馬校正函數(shù)； 通過雙域?yàn)V波分離光照分量； 深度學(xué)習(xí)輔助補(bǔ)償： 構(gòu)建輕量級(jí)U-Net網(wǎng)絡(luò)，輸入原始圖像和HSV空間特征，輸出光照補(bǔ)償圖像： 為U-Net預(yù)測(cè)的光照補(bǔ)償圖像；為真實(shí)光照補(bǔ)償圖像；和為損失函數(shù)權(quán)重系數(shù)；SSIM為結(jié)構(gòu)相似性指標(biāo)，衡量圖像結(jié)構(gòu)一致性； S3、根據(jù)輸出的光照補(bǔ)償圖像，利用數(shù)據(jù)處理模塊，在YoLoV8模型的基礎(chǔ)上增加時(shí)序約束損失，定位人體關(guān)鍵點(diǎn)，構(gòu)建三維骨骼運(yùn)動(dòng)模型； S4、利用動(dòng)態(tài)遮擋處理引擎和多目標(biāo)解耦機(jī)制，基于層次化關(guān)聯(lián)度量函數(shù)對(duì)構(gòu)建的三維骨骼運(yùn)動(dòng)模型進(jìn)行跟蹤，獲取姿態(tài)數(shù)據(jù)，采用Graph-TCN混合網(wǎng)絡(luò)分析跟蹤的姿態(tài)數(shù)據(jù)，獲取連續(xù)幀間關(guān)鍵點(diǎn)位移，計(jì)算步態(tài)數(shù)據(jù)； S5、根據(jù)獲取的姿態(tài)數(shù)據(jù)和步態(tài)數(shù)據(jù)，通過交互模塊實(shí)時(shí)顯示姿態(tài)評(píng)估得分和矯正建議，生成包含步態(tài)參數(shù)趨勢(shì)圖和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估矩陣的分析報(bào)告。

如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人北京市科學(xué)技術(shù)研究院，其通訊地址為：100089 北京市海淀區(qū)西三環(huán)北路27號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。