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龙图腾网获悉吉林师范大学申请的专利基于动作分解的短跑起跑训练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：CN121256393B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202511482090.7，技术领域涉及：G06F18/22；该发明授权基于动作分解的短跑起跑训练方法是由周永平;周晓祥;刘大铎设计研发完成，并于2025-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动作分解的短跑起跑训练方法在说明书摘要公布了：本申请涉及动作识别技术领域，具体涉及基于动作分解的短跑起跑训练方法，包括：提取起跑运动特征，输入至个体化模型执行阶段判定，根据阶段判定结果，计算起跑运动特征与个体化模型中预设运动特征的吻合度评分，根据吻合度评分进行吻合度判定。本申请将短跑起跑过程划分为三个阶段，实现阶段化识别与针对性分析，并通过吻合度评分与模糊区间判定机制，量化动作与预设模型的匹配程度，对处于模糊区间的样本自动标记并转人工复核，降低误判并增强自适应性。同时，在姿态相似度判定中，引入源关节定位机制，识别导致姿态偏差的关键关节，并输出关节角度、发力时序及重心方面的个体化矫正建议，实现短跑起跑的针对化训练指导。

本发明授权基于动作分解的短跑起跑训练方法在权利要求书中公布了：1.基于动作分解的短跑起跑训练方法，其特征在于，包括以下： 获取多源训练数据，提取运动员人体边界框，采用改进关键点跟踪算法生成个体化运动序列； 根据个体化运动序列提取起跑动作的第一参数和第二参数，利用时序卷积网络进行自监督学习，构建个体化模型； 提取起跑运动特征，输入至个体化模型执行阶段判定，根据阶段判定结果，计算起跑运动特征与个体化模型中预设运动特征的吻合度评分，根据吻合度评分进行吻合度判定；当吻合度评分≥第一阈值时，进入姿态相似度判定；当吻合度评分＜第一阈值时，判定起跑动作存在偏差并输出阶段性调整建议；当吻合度评分处于预设模糊区间时，将该次起跑动作标记为待复核样本，经人工确认后反馈至个体化模型执行参数更新； 执行姿态相似度判定，计算起跑运动特征与个体化模型中预设姿态的相似度指数；当相似度指数≥第二阈值时，判定起跑动作正常；当相似度指数＜第二阈值时，定位导致起跑动作异常的源关节，并输出矫正建议； 第一参数为关节角度及角速度时序参数，用于表示下肢主要关节的屈伸幅度与变化速率，具体包括髋关节、膝关节和踝关节在矢状面上的角度变化与角速度随时间的序列数据； 第二参数为身体姿态与重心空间位移参数，用于表示身体整体的姿态状态与重心平衡特性，具体包括躯干前倾角、重心投影点相对于起跑线的水平位移及垂直起伏的时序数据； 基于提取的第一参数与第二参数，构建时序卷积网络模型，将不同时序片段输入网络进行自监督学习，根据自监督学习捕获起跑动作中各阶段参数之间的时空依赖关系；并通过阶段化重构误差进行优化，使网络自动学习每一阶段的典型运动特征，生成起跑动作中各阶段的动作隐向量； 利用训练完成的时序卷积网络构建个体化模型，个体化模型按阶段储存各阶段动作隐向量的统计均值作为当前运动员的阶段标准特征，并依据运动员历史最优起跑样本的统计分布，设定吻合度评分的第一阈值与姿态相似度指数的第二阈值； 所述个体化模型的预设特征包括各阶段髋、膝、踝关节的标准屈伸角度范围及角速度范围； 所述个体化模型的预设姿态包括各阶段躯干前倾角标准区间、重心投影点标准位移区间及关节姿态构型基准； 个体化模型还包括参数更新接口，当人工复核环节确认新的有效样本后，个体化模型通过阶段化增量学习机制对预设特征与预设姿态进行修正与更新。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人吉林师范大学，其通讯地址为：136000 吉林省四平市海丰大街1301号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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