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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利基于可见光相机设备的康复动作质量优化方法和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：CN118899060B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202410421561.2，技术领域涉及：G16H20/30；该发明授权基于可见光相机设备的康复动作质量优化方法和系统是由张清;翟凯;欧阳波设计研发完成，并于2024-04-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于可见光相机设备的康复动作质量优化方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于可见光相机设备的康复动作质量优化方法和系统，涉及图像处理技术领域。本发明通过获取可见光视频，提取可见光视频中三维骨骼数据；基于预设的康复动作质量评价模型对三维骨骼数据进行处理，得到康复动作质量评价结果。本发明设计了一种基于可见光相机的康复动作质量优化方法，能够基于低成本的可见光相机进行基于骨骼的康复动作质量评价，能够减轻康复患者的康复成本。

本发明授权基于可见光相机设备的康复动作质量优化方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于可见光相机设备的康复动作质量优化方法，其特征在于，包括： 获取可见光视频，提取可见光视频中三维骨骼数据； 基于预设的康复动作质量评价模型对三维骨骼数据进行处理，得到康复动作质量评价结果； 其中，预设的康复动作质量评价模型包括批归一化层、嵌入层、两个残差堆叠的基于图神经网络的图注意力模块、基于注意力机制的空间Transformer编码器模块、全连接层、三个堆叠的基于注意力机制的时间Transformer编码器模块、平均池化层和预测层，其中，通过空间位置编码对嵌入层输出的数据进行编码，编码后数据保留空间信息输入到第一个基于图神经网络的图注意力模块中；通过时间位置编码对嵌入层输出的数据进行编码，编码后数据保留时间信息输入到第一个时间Transformer编码器模块中；预测层为分类头或回归头，其中，分类头用于得到分类任务时第i类动作质量的概率值，回归头用于得到回归任务的分数； 其中，所述基于图神经网络的图注意力模块包括归一化层、第一全连接层、第二全连接层、基于注意力机制的阶注意力层、第三全连接层、批归一化层和一个ReLU层； 针对康复评价的分类任务，其损失函数的表达式如下： 其中，a、b表示权重参数，表示多分类交叉熵损失函数；表示基于证据深度学习融入证据深度学习损失函数； 其中，为基于分类的类别标签中当前视频的属于第类动作质量的标签值，如果为该类，则对应值为1，否则为0；为对数函数；表示预测的结果属于第类的概率； 其中，为计算KL散度，为康复训练结果的动作质量总分类数，为维的全为1向量，为回归任务时康复动作质量评价最后的输出分数。

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