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龙图腾网获悉珠海市芯未科技有限公司申请的专利引体向上过程动作分解与关键帧提取方法和计算机设备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：CN119068555B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202411484752.X，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权引体向上过程动作分解与关键帧提取方法和计算机设备是由吴行权;周斌;李进;张阳设计研发完成，并于2024-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本引体向上过程动作分解与关键帧提取方法和计算机设备在说明书摘要公布了：本申请涉及一种引体向上过程动作分解与关键帧提取方法和计算机设备。所述方法包括：获取关键点坐标序列；计算人体关键点的运动轨迹和速度曲线；从预设标准动作模型库中选择最匹配标准模型；确定学生引体向上动作的关键阶段划分标准；将学生引体向上动作划分为N个关键阶段；选取关键阶段对应的候选关键帧；对候选关键帧进行优化筛选，获取最终关键帧；将静态分解图与最匹配标准模型进行对比，并基于对比结果给出改进建议。本申请能够自动捕捉完整的动作过程，并精确划分动作阶段，能从每个阶段中提取最具代表性的关键帧，生成详细的动作要领静态分解图，并考虑学生的个体特征，提供个性化的改进建议。

本发明授权引体向上过程动作分解与关键帧提取方法和计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种引体向上过程动作分解与关键帧提取方法，其特征在于，包括以下步骤：采集学生在引体向上的视频数据并进行预处理，从预处理后的所述视频数据中提取人体关键点，获取关键点坐标序列；根据所述关键点坐标序列，计算所述人体关键点的运动轨迹和速度曲线；将所述运动轨迹和所述速度曲线与预设标准动作模型库进行对比，从所述预设标准动作模型库中选择最匹配标准模型；根据所述运动轨迹、所述速度曲线和所述最匹配标准模型，确定学生引体向上动作的关键阶段划分标准；根据所述关键阶段划分标准、所述关键点坐标序列和所述速度曲线，将学生引体向上动作划分为N个关键阶段；所述关键阶段包括准备阶段、上拉阶段、过渡阶段和下放阶段；根据所述关键点坐标序列、所述运动轨迹和所述速度曲线，选取所述关键阶段对应的候选关键帧；对所述候选关键帧进行优化筛选，获取最终关键帧；所述关键阶段对应至少一个所述最终关键帧，且所述最终关键帧的数量在预设范围内；将所述最终关键帧处理成静态分解图，并比对所述静态分解图与标准模型在每个关键时刻的身体姿态、时间分配对比以及动作轨迹对比，以对学生引体向上进行分析并获取改进建议；其中，根据所述运动轨迹、所述速度曲线和所述最匹配标准模型，确定学生引体向上动作的关键阶段划分标准的步骤中，包括步骤：从所述最匹配标准模型中提取关键参数，所述关键参数包括引体向上动作的各阶段对应的速度阈值、位置阈值和时间比例；将所述运动轨迹、所述速度曲线与所述速度阈值、所述位置阈值和所述时间比例进行对比，获取所述关键阶段划分标准；所述关键阶段划分标准包括关键阶段的开始和结束判定条件、关键阶段在整个引体向上动作中的时间比例范围以及动态调整规则；根据所述关键阶段划分标准、所述关键点坐标序列和所述速度曲线，将学生引体向上动作划分为N个关键阶段的步骤中，包括步骤：从所述关键点坐标序列的第一帧起，根据所述速度曲线持续监测学生手腕和髋部的第一垂直速度，将所述第一垂直速度满足对应的所述开始和结束判定条件的帧标记为准备阶段结束点和上拉阶段开始点；在识别出所述准备阶段结束点和所述上拉阶段开始点后，根据所述关键点坐标序列持续监控学生头部位置和手腕的第二垂直速度，将所述头部位置和所述第二垂直速度满足对应的所述开始和结束判定条件的帧标记为上拉阶段结束点和过渡阶段开始点；在识别出所述上拉阶段结束点和所述过渡阶段开始点后，根据所述速度曲线持续监测学生髋部的第三垂直速度，将所述第三垂直速度满足对应的所述开始和结束判定条件的帧标记为过渡阶段结束点和下放阶段开始点；在识别出所述过渡阶段结束点和所述下放阶段开始点后，根据所述速度曲线持续监测学生手腕和髋部的第四垂直速度，将所述第四垂直速度满足对应的所述开始和结束判定条件的帧标记为下放阶段结束点；根据所述时间比例范围，对所述准备阶段结束点、所述上拉阶段开始点、所述上拉阶段结束点、所述过渡阶段开始点、所述过渡阶段结束点和所述下放阶段开始点进行检查和调整，以将学生引体向上动作划分为所述准备阶段、所述上拉阶段、所述过渡阶段和所述下放阶段；在所述关键阶段划分过程中，根据所述动态调整规则、所述关键点坐标序列和所述速度曲线，动态调整所述开始和结束判定条件以及所述时间比例范围;所述动态调整规则为若在所述上拉阶段检测到学生的最大上拉速度低于标准模型的60%，系统会将所有速度相关阈值降低25%；若学生的总体完成时间超过标准模型的30%，系统会允许各阶段时间比例有更大的浮动空间，可以上下浮动7个百分点；若学生身高超过或低于标准模型7%，系统会相应地调整所有高度相关阈值5%；其中，对所述候选关键帧进行优化筛选，获取最终关键帧的步骤中，包括步骤：按照时间顺序对所述候选关键帧进行排序，获取初步排序；基于所述初步排序，识别所述准备阶段中第一个所述候选关键帧作为所述最终关键帧；遍历所述初步排序的剩余候选关键帧，计算当前候选关键帧与遍历过程中最近一次选中的最终关键帧之间的时间间隔；基于所述时间间隔大于预设时间间隔阈值的初步判断条件，并结合判断所述候选关键帧包含的关键特征，筛选剩余的所述最终关键帧，并将第一个所述最终关键帧和剩余的所述最终关键帧组成最终关键帧序列；还包括以下步骤：检测所述最终关键帧序列中相邻的所述最终关键帧之间的时间间隔；当检测到某两个相邻的所述最终关键帧之间的时间间隔超过预设最大时间间隔阈值时：获取所述时间间隔超过所述预设最大时间间隔阈值的两个相邻的所述最终关键帧之间的所有被跳过的所述候选关键帧的速度值；对每个所述候选关键帧，计算所述当前候选关键帧与前一所述候选关键帧的速度差值的绝对值和所述当前候选关键帧与后一所述候选关键帧的速度差值的绝对值之和，作为所述当前候选关键帧的速度变化显著性指标；选择所述速度变化显著性指标最大的所述候选关键帧作为额外的关键帧；将所述额外的关键帧添加到所述最终关键帧序列中。

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