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龙图腾网获悉杭州睿数科技有限公司;杭州钛数科技有限公司申请的专利一种基于动作捕捉的交互式自适应智能教学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：CN121305619B 。

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：202511661430.2，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于动作捕捉的交互式自适应智能教学方法及系统是由吴仲毓;梁国际;徐旭峰设计研发完成，并于2025-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于动作捕捉的交互式自适应智能教学方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于动作捕捉的交互式自适应智能教学方法及系统，属于数字化智能教学技术领域，其方法具体包括：实时采集学员运动时的视频，并将视频帧分割为二维图像，提取人体目标图像，对所述人体目标图像进行三维重建，利用神经网络模型生成关键点，拼接关键点构建人体骨架，对人体骨架进行姿态分析，基于匹配度识别学员的动作行为，将学员的动作行为与知识图谱中预设标准动作进行匹配对比，对识别出的不规范动作进行纠正；本申请实现了对学生动作的规范性评估，提升了姿态识别精度和动作偏差判定准确性，增强了智能教学系统在实际教学场景下的实用性。

本发明授权一种基于动作捕捉的交互式自适应智能教学方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于动作捕捉的交互式自适应智能教学方法，其特征在于，包括： 实时采集学员运动时的视频，并将视频帧分割为二维图像，提取人体目标图像； 对所述人体目标图像进行三维重建，利用神经网络模型生成关键点，拼接关键点构建人体骨架； 对人体骨架进行姿态分析，基于匹配度识别学员的动作行为，所述匹配度为姿态分析结果与预设的动作处理策略进行匹配计算得到； 将学员的动作行为与知识图谱中预设标准动作进行匹配对比，对识别出的不规范动作进行纠正； 所述实时采集学员运动时的视频，并将视频帧分割为二维图像，提取人体目标图像，包括： 实时采集学员运动时的视频，将采集的学员运动时的视频按帧分割，获得连续的二维图像序列； 对二维图像进行区域划分，生成初始候选区域； 通过像素点相似性分析，对初始候选区域进行聚合处理，形成候选区域集合； 计算相邻候选区域之间的纹理特征相似度，构建相似度集合； 按照相似度从高到低对候选区域进行排序与区域合并； 从合并后的区域中提取出人体目标图像； 所述对人体骨架进行姿态分析，基于匹配度识别学员的动作行为，包括： 对完整的人体结构模型进行姿态分析，提取动作关键参数，所述动作关键参数包括头部姿态、肩部倾斜角度、四肢位置关系和身体重心偏移量； 将所述动作关键参数与预设的动作处理策略进行匹配计算，得到匹配度，所述动作处理策略基于人体结构模型对各参数设定区间和动作阈值； 判断匹配度是否处于预设阈值范围内，若超出预设阈值范围，则标记匹配度对应的动作为异常动作，未超出预设阈值范围，则标记匹配度对应的动作为正常动作； 将动作关键参数与预设的动作处理策略进行匹配计算，得到匹配度，包括： 基于标准动作模板的参数范围与时序曲线，构建动作的多维参数空间向量； 将动作关键参数以向量形式在所述动作的多维参数空间向量中进行投影运算，计算其在各维度的投影距离，得到动作偏离度值； 对多维度的偏离度值进行加权聚合，得到匹配度； 所述将学员的动作行为与知识图谱中预设标准动作进行匹配对比，对识别出的不规范动作进行纠正，包括： 将正常动作与知识图谱中存储的标准动作模板进行相似度比对，所述标准动作模板包括结构化动作模型及对应的参数向量； 设定规范阈值，若相似度比对结果低于设定的规范阈值，判定该动作不符合标准； 记录异常动作和不符合标准的动作的偏差项，并进行纠正。

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