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龍圖騰網(wǎng)獲悉福建中天智博科技有限公司申請(qǐng)的專利一種體育鍛煉AI立定跳遠(yuǎn)評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120242438B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-22發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510741531.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：A63B71/06；該發(fā)明授權(quán)一種體育鍛煉AI立定跳遠(yuǎn)評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)是由余秋燕;陳書楊;何建良;黃陳峰設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-05向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種體育鍛煉AI立定跳遠(yuǎn)評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及體育人工智能與數(shù)據(jù)管理技術(shù)領(lǐng)域，尤其為一種體育鍛煉AI立定跳遠(yuǎn)評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，包括動(dòng)態(tài)環(huán)境標(biāo)定、多模態(tài)身份識(shí)別、三維姿態(tài)分析等模塊；動(dòng)態(tài)環(huán)境標(biāo)定模塊利用多光譜傳感器陣列與深度學(xué)習(xí)算法，無需固定標(biāo)記物即可建立動(dòng)態(tài)坐標(biāo)系；多模態(tài)身份識(shí)別模塊融合步態(tài)與人臉特征，實(shí)現(xiàn)無接觸式身份認(rèn)證；三維姿態(tài)分析模塊通過多視角攝像頭和先進(jìn)算法，對(duì)跳遠(yuǎn)動(dòng)作進(jìn)行高精度建模與分析；智能違規(guī)判定引擎結(jié)合規(guī)則與AI模型，自動(dòng)識(shí)別違規(guī)行為并可動(dòng)態(tài)調(diào)整判定標(biāo)準(zhǔn)。本發(fā)明擺脫傳統(tǒng)評(píng)測(cè)方式局限，實(shí)現(xiàn)高精度、智能化評(píng)測(cè)，有效解決環(huán)境適應(yīng)性差、身份認(rèn)證不精準(zhǔn)、數(shù)據(jù)安全無保障等問題，評(píng)測(cè)結(jié)果科學(xué)可靠，數(shù)據(jù)管理安全高效。

本發(fā)明授權(quán)一種體育鍛煉AI立定跳遠(yuǎn)評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種體育鍛煉AI立定跳遠(yuǎn)評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，其特征在于：包括： 動(dòng)態(tài)環(huán)境標(biāo)定模塊：通過部署在跳遠(yuǎn)區(qū)域周邊的多光譜傳感器陣列實(shí)時(shí)采集場(chǎng)地環(huán)境數(shù)據(jù)，并基于深度學(xué)習(xí)的自適應(yīng)標(biāo)定算法建立動(dòng)態(tài)坐標(biāo)系，所述自適應(yīng)標(biāo)定算法通過融合環(huán)境光照強(qiáng)度、地面紋理特征及障礙物分布生成虛擬標(biāo)定網(wǎng)格，且無需依賴固定標(biāo)記物；所述動(dòng)態(tài)環(huán)境標(biāo)定模塊的實(shí)現(xiàn)方法包括： 通過多光譜傳感器陣列獲取跳遠(yuǎn)區(qū)域的實(shí)時(shí)環(huán)境信息，包括光照強(qiáng)度、地面紋理及障礙物分布； 基于改進(jìn)型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN提取環(huán)境特征，動(dòng)態(tài)生成適應(yīng)不同場(chǎng)地條件的虛擬標(biāo)定網(wǎng)格，改進(jìn)型CNN的損失函數(shù)由兩部分組成： 特征重構(gòu)損失：計(jì)算輸入環(huán)境特征與重構(gòu)特征之間的均方誤差，權(quán)重系數(shù)α用于控制其重要性； 環(huán)境魯棒性損失：通過最大化光照干擾下的特征差異容忍度，權(quán)重系數(shù)β用于平衡抗干擾能力，且α與β之和為1； 通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法優(yōu)化標(biāo)定參數(shù)，確保坐標(biāo)系在復(fù)雜環(huán)境如陰影、反光下的穩(wěn)定性； 多模態(tài)身份識(shí)別模塊：通過融合步態(tài)識(shí)別與人臉特征提取技術(shù)，結(jié)合云端數(shù)據(jù)庫中的用戶生物特征信息，實(shí)現(xiàn)無接觸式身份認(rèn)證； 三維姿態(tài)分析模塊：利用多視角攝像頭同步采集跳遠(yuǎn)動(dòng)作視頻，通過3D人體姿態(tài)估計(jì)算法構(gòu)建運(yùn)動(dòng)軌跡模型，實(shí)時(shí)檢測(cè)起跳角度、空中姿態(tài)及落地穩(wěn)定性； 智能違規(guī)判定引擎：基于規(guī)則引擎與AI時(shí)序分析模型，結(jié)合運(yùn)動(dòng)學(xué)參數(shù)和空間軌跡特征，自動(dòng)識(shí)別包括墊步跳、越線、身體失衡的違規(guī)行為； 分布式數(shù)據(jù)管理單元：采用區(qū)塊鏈技術(shù)存儲(chǔ)評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)，支持多節(jié)點(diǎn)同步驗(yàn)證與不可篡改的成績記錄，并通過邊緣計(jì)算模塊實(shí)現(xiàn)本地化數(shù)據(jù)處理，減少云端依賴。

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