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申请/专利权人：珠海市芯未科技有限公司

摘要：本申请涉及一种融合AI与规则引擎的立定跳远犯规行为智能审判方法。所述方法包括：按照预设采样频率从动作视频信号中采样得到非整周期采样数据；对非整周期采样数据进行预处理和标准化得到整周期采样数据；利用补偿曲线对整周期采样数据进行优化；获得反映立定跳远者跳远特性的幅度、相位和尺度特征；基于幅度、相位和尺度特征，提取立定跳远者的关键动作特征；获取立定跳远者的综合动作表现指标；基于幅度，提取立定跳远者的高频动作特征；构建增强型动作特征描述符；将增强型动作特征描述符与规则引擎中预设犯规判定标准进行逻辑比对生成犯规判定结果。本申请能够应对学生立定跳远动作的多样性和不确定性，避免误判或漏判。

主权项：1.一种融合AI与规则引擎的立定跳远犯规行为智能审判方法，其特征在于，包括以下步骤：采集立定跳远者的动作视频信号，并按照预设采样频率从所述动作视频信号中采样，得到非整周期采样数据；所述非整周期采样数据为采样数据不完全覆盖整个跳远动作周期；对所述非整周期采样数据进行预处理和标准化，得到整周期采样数据；所述整周期采样数据为采样数据完全覆盖整个跳远动作周期；基于所述整周期采样数据构建补偿曲线，并利用所述补偿曲线对所述整周期采样数据进行优化；对优化后的所述整周期采样数据进行时空特征转换，获得反映所述立定跳远者跳远特性的幅度、相位和尺度特征；基于所述幅度、所述相位和所述尺度特征，提取所述立定跳远者的关键动作特征；所述关键动作特征包括起跳阶段的时空特征、空中阶段的运动轨迹特征、身体姿态的动态变化特征和落地阶段的时空特征；采用人工智能驱动的逻辑分析和数据技术处理所述关键动作特征，获取所述立定跳远者的综合动作表现指标；所述综合动作表现指标用于判断所述立定跳远者的起跳阶段的规范性、空中阶段的动作质量以及落地阶段的有效性；基于所述幅度，提取所述立定跳远者的高频动作特征；所述高频动作特征用于捕捉所述立定跳远者的微小的、快速的动作变化；根据所述关键动作特征、所述综合动作表现指标和所述高频动作特征，构建增强型动作特征描述符；将所述增强型动作特征描述符输入规则引擎，与所述规则引擎中预设犯规判定标准进行逻辑比对，生成犯规判定结果。

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