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龍圖騰網(wǎng)恭喜鎏玥(上海)智能科技有限公司申請(qǐng)的專利一種基于腿部訓(xùn)練數(shù)據(jù)的分析方法及訓(xùn)練椅獲國家發(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：CN119249361B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-16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：202411768673.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/25；該發(fā)明授權(quán)一種基于腿部訓(xùn)練數(shù)據(jù)的分析方法及訓(xùn)練椅是由應(yīng)俊;徐一凡設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-12-04向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于腿部訓(xùn)練數(shù)據(jù)的分析方法及訓(xùn)練椅在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于腿部訓(xùn)練數(shù)據(jù)的分析方法及訓(xùn)練椅，涉及腿部訓(xùn)練技術(shù)領(lǐng)域。包括有：通過時(shí)間序列分析方法，從所述多維動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)中獲取變化特征；通過所述變化特征，建立動(dòng)態(tài)模型，并根據(jù)所述動(dòng)態(tài)模型，預(yù)測出進(jìn)行腿部訓(xùn)練時(shí)的自然運(yùn)動(dòng)模式；對(duì)預(yù)測出的所述自然運(yùn)動(dòng)模式進(jìn)行模擬，識(shí)別出運(yùn)動(dòng)錯(cuò)誤和傷害風(fēng)險(xiǎn)，并對(duì)所述自然運(yùn)動(dòng)模式進(jìn)行調(diào)整。本發(fā)明通過分析用戶的身體特征，生成個(gè)性化的運(yùn)動(dòng)模式，并將其與自然運(yùn)動(dòng)模式進(jìn)行融合，使得訓(xùn)練能夠更加符合個(gè)人需求，且通過模擬和實(shí)時(shí)監(jiān)測，能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)和糾正運(yùn)動(dòng)錯(cuò)誤，設(shè)置出合理的關(guān)節(jié)角度、速度和能耗閾值，從而能夠避免不當(dāng)動(dòng)作導(dǎo)致的傷害，確保了訓(xùn)練過程中的安全性。

本發(fā)明授權(quán)一種基于腿部訓(xùn)練數(shù)據(jù)的分析方法及訓(xùn)練椅在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于腿部訓(xùn)練數(shù)據(jù)的分析方法，其特征在于，包括有：提取變化特征：獲取腿部訓(xùn)練時(shí)的多維動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，并通過時(shí)間序列分析方法，從所述多維動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)中獲取變化特征；建立動(dòng)態(tài)模型：通過所述變化特征，建立動(dòng)態(tài)模型，并根據(jù)所述動(dòng)態(tài)模型，預(yù)測出進(jìn)行腿部訓(xùn)練時(shí)的自然運(yùn)動(dòng)模式，具體為：將用戶腿部劃分為多個(gè)剛體段，并獲取每個(gè)剛體段對(duì)應(yīng)的動(dòng)能和勢能，同時(shí)根據(jù)每個(gè)所述剛體段對(duì)應(yīng)的動(dòng)能和勢能，獲取進(jìn)行腿部訓(xùn)練時(shí)的總動(dòng)能和總勢能；根據(jù)進(jìn)行所述腿部訓(xùn)練時(shí)的總動(dòng)能和總勢能，獲取拉格朗日量的大小，確定出進(jìn)行腿部訓(xùn)練時(shí)的關(guān)節(jié)角度和關(guān)節(jié)扭矩；根據(jù)膝關(guān)節(jié)的最大彎曲角度和最小彎曲角度，確定出進(jìn)行腿部訓(xùn)練時(shí)，膝關(guān)節(jié)和髖關(guān)節(jié)的活動(dòng)范圍；調(diào)整運(yùn)動(dòng)模式：對(duì)預(yù)測出的所述自然運(yùn)動(dòng)模式進(jìn)行模擬，識(shí)別出運(yùn)動(dòng)錯(cuò)誤和傷害風(fēng)險(xiǎn)，并對(duì)所述自然運(yùn)動(dòng)模式進(jìn)行調(diào)整；從所述多維動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)中獲取變化特征，包括有，獲取時(shí)間序列數(shù)據(jù)，通過傳感器獲取腿部訓(xùn)練時(shí)的多維動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，并對(duì)所述多維動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，同時(shí)按照時(shí)間順序，將預(yù)處理后的所述多維動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，獲取所述時(shí)間序列數(shù)據(jù)；獲取融合特征向量，根據(jù)所述時(shí)間序列數(shù)據(jù)，通過長短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型，獲取隱藏狀態(tài)向量，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，獲取卷積向量，同時(shí)將所述隱藏狀態(tài)向量和卷積向量進(jìn)行融合，獲取所述融合特征向量；獲取所述融合特征向量，包括有，M1：獲取隱藏狀態(tài)向量：將所述時(shí)間序列數(shù)據(jù)作為長短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型的輸入，輸出所述隱藏狀態(tài)向量，具體為： ；其中，為在時(shí)間步t時(shí)輸出的隱藏狀態(tài)向量，為在時(shí)間步t時(shí)輸出的腿部訓(xùn)練數(shù)據(jù)信息，為在時(shí)間步t時(shí)腿部運(yùn)動(dòng)狀態(tài)對(duì)應(yīng)的記憶單元，為權(quán)重矩陣，為在時(shí)間步t-1時(shí)輸出的隱藏狀態(tài)向量，為在時(shí)間步t時(shí)輸入的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，為偏置向量，為Sigmoid激活函數(shù)；M2：獲取卷積向量：將所述時(shí)間序列數(shù)據(jù)作為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入，輸出所述卷積向量，具體為： ；其中，為卷積向量，為激活函數(shù)，為卷積核，為時(shí)間序列數(shù)據(jù)，為偏置項(xiàng)；M3：獲取拼接向量：將所述隱藏狀態(tài)向量和卷積向量進(jìn)行融合，形成拼接向量，并將所述拼接向量進(jìn)行歸一化處理，具體為： ；其中：為歸一化處理后的拼接向量，為拼接向量，為拼接向量中的最小值，為拼接向量中的最大值；M4：獲取融合特征向量：從歸一化處理后的所述拼接向量中提取特征，提取到的特征即為所述融合特征向量。

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