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龙图腾网恭喜山东科技大学申请的专利基于姿态关键点的仰卧起坐动作质量自动评估方法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：CN118968629B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202411161998.3，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于姿态关键点的仰卧起坐动作质量自动评估方法是由王汝尧;杨睿;刘国忠;白培瑞;刘庆一;修晓娜;丁浩然设计研发完成，并于2024-08-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于姿态关键点的仰卧起坐动作质量自动评估方法在说明书摘要公布了：本发明属于视频动作质量评估技术领域，具体公开了一种基于姿态关键点的仰卧起坐动作质量自动评估方法，该方法首先将全局注意力机制GAM和多尺度注意力机制EMA融入YOLOv8‑Pose网络，使动作姿态估计和关键点检测能力得到很大提升，有效提高了对人体姿态的检测能力和骨骼关键点的定位能力，使得评分网络的动作质量预测分数更加准确。评分网络使用了基于骨架关键点的思想，对仰卧起坐视频图像中最能表征仰卧起坐动作的6个骨架关键点进行提取，最后通过仰卧起坐各个动作阶段动作要点的关键角度的特征不同，使用加权评分方法进行动作质量评分，利于提高对仰卧起坐动作完成质量自动评分的准确性。

本发明授权基于姿态关键点的仰卧起坐动作质量自动评估方法在权利要求书中公布了：1.基于姿态关键点的仰卧起坐动作质量自动评估方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1.首先采集仰卧起坐视频数据集，将采集到的视频进行视频关键动作帧提取与标注；步骤2.搭建基于改进的YOLOv8-Pose模型的关键姿态估计及关键点检测网络，将步骤1提取的关键帧传入关键姿态估计及关键点检测网络进行姿态估计及关键点检测；所述步骤2中，所述改进的YOLOv8-Pose模型包括主干网络、颈部网络以及检测头网络；主干网络通过引入全局注意力机制GAM，使得网络更全面地关注人体相关的特征区域，并在特征图的不同通道之间有效整合上下文信息，以提高人体姿态检测的准确性和鲁棒性；然后通过空间金字塔池化层形成多个尺度上的聚合特征；再通过引入多尺度注意力机制EMA来自适应地强调不同尺度特征的重要性，提高对人体骨骼关键点的检测和定位能力；主干网络的输出通过颈部网络进行各特征的融合和增强；最后使用检测头网络进行决策，产生最终的检测，改进的YOLOv8-Pose模型最终输出关键姿态以及关键点检测结果；步骤3.最后将关键姿态估计及关键点检测网络得到的关键点数据，送入分数评估网络进行关键动作要点的加权评分，完成仰卧起坐动作的质量评估。

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