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龙图腾网恭喜江苏奥格视特信息科技有限公司申请的专利一种基于人工智能的动捕采集方法及系统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：CN119202593B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202411248002.2，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于人工智能的动捕采集方法及系统是由王立军设计研发完成，并于2024-09-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的动捕采集方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于人工智能的动捕采集方法及系统，包括：基于多维度传感器对人体的体征表征信息进行多维度采集，并对采集到的体征表征信息进行预处理；基于预处理后的体征表征信息对深度学习模型进行训练和优化，并对训练和优化后的深度学习模型进行多维度应用场景交互适配；对多维度传感器采集的实时体征信息进行融合，并将融合结果输入至适配后的深度学习模型进行分析，且基于多维度应用场景交互适配结果将分析结果反馈至对应管理终端。提高了对动作捕捉的效率以及可靠性，同时，也简化的动作捕捉的操作，保障了对动作捕捉的效果。

本发明授权一种基于人工智能的动捕采集方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的动捕采集方法，其特征在于，包括： 步骤1：基于多维度传感器对人体的体征表征信息进行多维度采集，并对采集到的体征表征信息进行预处理； 步骤2：基于预处理后的体征表征信息对深度学习模型进行训练和优化，并对训练和优化后的深度学习模型进行多维度应用场景交互适配； 步骤3：对多维度传感器采集的实时体征信息进行融合，并将融合结果输入至适配后的深度学习模型进行分析，且基于多维度应用场景交互适配结果将分析结果反馈至对应管理终端； 其中，步骤2中，基于预处理后的体征表征信息对深度学习模型进行训练和优化，并对训练和优化后的深度学习模型进行多维度应用场景交互适配，包括： 获取预处理后的体征表征信息，并基于预设人体监测部位对体征表征信息进行数据对象划分，得到子动作数据集； 提取子动作数据集的数据特征，并基于数据特征确定对应监测部位的动作姿态； 基于动作姿态对监测部位的执行动作进行拆分，得到动作分支集合以及对应的关节点，并基于拆分结果根据子动作数据集的目标取值对动作分支集合中各动作分支的动作参量进行量化； 基于量化结果得到每一动作分支的执行参量特征，同时，获取关节点在相应执行参量特征下的位置变化特征，并将执行参量特征和关节点的位置变化特征进行关联； 对同一监测部位在不同场景下的执行参量特征和关节点的位置变化特征的关联结果进行统计，并基于统计结果构建动作对照组； 对动作对照组进行映射分析，得到每一监测部位在时间和空间维度上的动作特征表征以及对应的动作特征参数； 基于动作特征表征和动作特征参数对深度学习模型进行迭代训练，并基于每一次迭代训练后深度学习模型的模型损失值； 基于模型损失值确定下一次迭代训练的模型优化方向和参量，并基于模型损失值、模型优化方向和参量对深度学习模型进行负反馈迭代优化，完成对深度学习模型的训练和优化。

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