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龍圖騰網獲悉深圳市望塵科技有限公司申請的專利球類運動實時AI驅動關節數據生成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：CN120496735B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-16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：202510991000.0，技術領域涉及：G16H20/30；該發明授權球類運動實時AI驅動關節數據生成方法及系統是由黃翔;李昌健;祝建;俞森彬設計研發完成，并于2025-07-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本球類運動實時AI驅動關節數據生成方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及一種球類運動實時AI驅動關節數據生成方法及系統，方法包括獲取主骨骼關節點數據和運動關節點數據，并進行運動噪聲消除和軌跡平滑處理，得到全身運動訓練數據；基于所述全身運動訓練數據對預設的自注意力神經網絡模型進行模型訓練，得到球類運動人體關節數據預測模型；獲取實時游戲場景的角色主體骨骼數據，并輸入到所述球類運動人體關節數據預測模型進行關節點數據預測，輸出關節點動作參數；將所述角色主體骨骼數據與所述關節點動作參數進行融合處理，輸出角色驅動事件數據。本發明能通過實時預測運動員的關節點運動數據。

本發明授權球類運動實時AI驅動關節數據生成方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種球類運動實時AI驅動關節數據生成方法，其特征在于，包括： 獲取主骨骼關節點數據和運動關節點數據，并進行運動噪聲消除和軌跡平滑處理，得到全身運動訓練數據； 基于所述全身運動訓練數據對預設的自注意力神經網絡模型進行模型訓練，得到球類運動人體關節數據預測模型； 獲取實時游戲場景的角色主體骨骼數據，并輸入到所述球類運動人體關節數據預測模型進行關節點數據預測，輸出關節點動作參數； 將所述角色主體骨骼數據與所述關節點動作參數進行融合處理，輸出角色驅動事件數據； 所述基于所述全身運動訓練數據對預設的自注意力神經網絡模型進行模型訓練，得到球類運動人體關節數據預測模型，包括： 對所述全身運動訓練數據進行關節角度轉換分析，得到關節旋轉矩陣數據； 通過所述自注意力神經網絡模型的運動意圖感知層對所述全身運動訓練數據進行意圖特征識別，得到第一意圖感知向量； 通過運動規則耦合層對所述關節旋轉矩陣數據進行運動特征耦合，得到第一運動耦合特征矩陣； 通過運動軌跡生成層對所述第一意圖感知向量和所述第一運動耦合特征矩陣進行特征融合，得到第一候選軌跡集合； 通過運動表現進化層對所述第一候選軌跡集合進行時序預測，得到第一預測運動關節點數據； 依據預設的損失函數對所述全身運動訓練數據和所述第一預測運動關節點數據進行多階軌跡誤差計算，得到訓練誤差數據； 依據所述訓練誤差數據、所述第一候選軌跡集合和所述第一預測運動關節點數據對所述自注意力神經網絡模型進行模型參數迭代優化，得到所述球類運動人體關節數據預測模型； 所述獲取實時游戲場景的角色主體骨骼數據，并輸入到所述球類運動人體關節數據預測模型進行關節點數據預測，輸出關節點動作參數，包括： 對所述角色主體骨骼數據進行骨骼拓撲結構解析，得到初始關節點拓撲圖； 將所述初始關節點拓撲圖輸入到所述運動意圖感知層，依據所述運動意圖感知層的全局注意力機制進行關節點間的動態關聯性分析，得到第二意圖感知向量； 將所述第二意圖感知向量輸入到所述運動規則耦合層，基于預設的運動規則知識圖譜對所述第二意圖感知向量進行約束條件匹配，得到第二運動耦合特征矩陣； 將所述第二運動耦合特征矩陣輸入到所述運動軌跡生成層進行多尺度運動軌跡預測，得到第二候選軌跡集合； 將所述第二候選軌跡集合輸入到所述運動表現進化層進行生物力學合理性驗證，輸出優化軌跡數據； 對所述優化軌跡數據進行目標幀提取和三次樣條插值，得到所述關節點動作參數。

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