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龍圖騰網獲悉成都職業技術學院申請的專利基于大數據的運動員動作分析與訓練優化方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120473083B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510948069.5，技術領域涉及：G16H20/30；該發明授權基于大數據的運動員動作分析與訓練優化方法及系統是由陳敬松;簡顯銳;李書婷設計研發完成，并于2025-07-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于大數據的運動員動作分析與訓練優化方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了基于大數據的運動員動作分析與訓練優化方法及系統，涉及運動訓練技術領域，通過部署多陣列傳感器采集訓練者的運動數據，包括靜態數據和動態數據，同時獲取訓練者的醫學影像；基于運動數據構建訓練者的基礎模型包括身體模型和運動模型；獲取運動員大數據構建運動員大數據庫，基于運動員大數據庫與身體模型耦合生成影子模型；計算基礎模型與影子模型的重合度，基于重合度生成最優功能單元，基于最優功能單元引導其余身體功能單元的訓練，得到訓練數據。本發明構建訓練者基礎模型和運動員的影子模型，為個性化訓練設定了科學的目標基準，以數據驅動的個性化模型構建，確保了訓練優化的針對性和可操作性大幅提升。

本發明授權基于大數據的運動員動作分析與訓練優化方法及系統在權利要求書中公布了：1.基于大數據的運動員動作分析與訓練優化方法，其特征在于： 部署多陣列傳感器采集訓練者的運動數據，包括靜態數據和動態數據，同時獲取訓練者的醫學影像； 基于運動數據構建訓練者的基礎模型包括身體模型和運動模型； 獲取運動員大數據構建運動員大數據庫，基于運動員大數據庫與身體模型耦合生成影子模型； 計算基礎模型與影子模型的重合度，基于重合度生成最優功能單元，基于最優功能單元引導其余身體功能單元的訓練，得到訓練數據； 所述基于運動數據構建訓練者的基礎模型包括身體模型和運動模型的步驟為： 基于訓練者的靜態數據構建訓練者的身體模型，身體模型由多個功能單元組成，其中功能單元包括訓練者的生理約束、骨骼結構、關節自由度、肌肉附著點以及肌腱彈性參數； 基于身體模型和動態數據構建運動模型： ， 其中，表示第i個功能單元的慣性力矩，表示第i個功能單元的科氏力以及向心力矩，表示第i個功能單元的重力矩，表示第i個功能單元的外部力轉換，表示雅可比矩陣； 利用參數辨識算法求解運動模型獲取訓練者的力學數據。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人成都職業技術學院，其通訊地址為：610000 四川省成都市高新區天益街83號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。