AI跆拳道品势动作精准度训练课题报告教学研究课题报告

AI跆拳道品势动作精准度训练课题报告教学研究课题报告目录一、AI跆拳道品势动作精准度训练课题报告教学研究开题报告二、AI跆拳道品势动作精准度训练课题报告教学研究中期报告三、AI跆拳道品势动作精准度训练课题报告教学研究结题报告四、AI跆拳道品势动作精准度训练课题报告教学研究论文AI跆拳道品势动作精准度训练课题报告教学研究开题报告一、研究背景意义

品势作为跆拳道运动的核心竞技内容，其动作的精准度、节奏感与规范性不仅是评判技术水平的核心标准，更是练习者对跆拳道精神“礼义廉耻”与“百折不屈”的外化体现。传统品势训练高度依赖教练的经验判断，通过视觉观察与口头反馈纠正动作，这种模式下，动作细节的捕捉存在主观偏差，量化指标缺失，导致练习者难以精准把握动作幅度、关节角度与发力时机，尤其在初学者阶段，错误动作的固化不仅影响技术提升，更可能增加运动损伤风险。随着人工智能技术的快速发展，计算机视觉、动作捕捉与数据分析技术的成熟，为解决传统品势训练中的精准度瓶颈提供了全新可能。将AI技术融入品势动作精准度训练，能够实现对动作的实时捕捉、量化分析与即时反馈，构建客观、科学的评价体系，有效提升训练效率与质量。这一研究不仅是对传统跆拳道教学模式的革新，更是推动运动训练智能化、科学化的重要探索，对促进跆拳道运动的普及与高水平人才培养具有深远的实践意义。

二、研究内容

本研究聚焦AI技术在跆拳道品势动作精准度训练中的应用，核心内容包括：基于计算机视觉的动作捕捉系统构建，通过多摄像头与深度学习算法，实现对品势动作中肢体关节点、运动轨迹、动作时长的实时采集与识别；建立品势动作精准度评价指标体系，以跆拳道品势规则与技术规范为依据，涵盖动作幅度偏差、关节角度准确性、动作节奏一致性、发力时序合理性等量化维度，开发对应的评价模型；设计AI辅助训练反馈机制，将采集的动作数据与标准动作库进行比对，生成可视化偏差报告与个性化改进建议，通过智能终端实时推送至练习者与教练；开展不同水平练习者的训练实验，验证AI训练系统对品势动作精准度的提升效果，分析技术参数与训练效果的关联性，优化系统功能。此外，研究还将探索AI训练与传统教学模式的融合路径，形成“AI数据驱动+教练经验指导”的协同训练模式，为跆拳道教学提供可复制、可推广的实践方案。

三、研究思路

本研究以“问题导向—技术融合—实践验证”为核心逻辑展开。首先，通过文献研究与实地调研，梳理传统跆拳道品势训练中精准度提升的痛点，明确AI技术的介入方向与目标；其次，结合计算机视觉、机器学习等技术，开发品势动作精准度训练系统，包括动作数据采集模块、标准动作数据库构建模块、评价算法模块与反馈交互模块，确保系统的技术可行性与实用性；再次，选取不同段位的跆拳道练习者为实验对象，设置对照组与实验组，进行为期数月的训练干预，通过前后测数据对比分析，评估AI训练系统在动作精准度、训练效率及练习者满意度等方面的效果；最后，基于实验结果优化系统功能，总结AI辅助训练的关键要素与应用策略，形成系统的教学研究结论，为跆拳道运动的智能化训练提供理论支撑与实践指导。整个研究过程注重理论与实践的结合，强调技术的落地性与教学的适配性，力求通过AI技术的创新应用，推动跆拳道训练从“经验驱动”向“数据驱动”的转型。

四、研究设想

本研究设想构建一套“AI+教练”协同的跆拳道品势动作精准度训练体系，以技术赋能传统训练模式，实现从“经验判断”到“数据驱动”的深层变革。在技术层面，计划基于多模态传感器融合方案，结合RGB摄像头与惯性测量单元（IMU），构建高精度动作捕捉网络：通过RGB摄像头实现肢体轮廓与关节点的实时追踪，利用IMU弥补单一视觉视角下的遮挡问题，确保动作轨迹数据的完整性与准确性。同时，引入时空注意力机制优化深度学习模型，重点解决品势动作中快速旋转、跳跃等动态场景下的特征提取偏差，使系统对动作幅度、关节角度、发力时序的识别误差控制在3°以内，满足专业训练的精度需求。

在功能设计上，系统将开发“实时反馈-历史追踪-智能推荐”三位一体的训练闭环：实时反馈模块通过智能终端（如平板、AR眼镜）推送动作偏差的可视化提示（如关节角度超限的红色标定线、发力时序的动态时序图），帮助练习者即时调整；历史追踪模块建立个人动作数据库，生成多维度成长曲线（如精准度周提升率、错误动作频次热力图），为教练提供量化教学依据；智能推荐模块基于练习者的数据特征，自动匹配针对性训练方案（如针对“太极一章”中格挡角度偏移问题，推送分解动作视频与辅助练习建议），实现千人千面的个性化训练。

此外，研究设想将突破实验室场景限制，探索轻量化技术落地路径：通过模型压缩与边缘计算技术，将AI算法部署至移动终端，降低硬件依赖（如普通智能手机即可运行基础功能），解决道馆场地设备不足的痛点。同时，设计教练协同接口，允许教练自定义评价标准（如不同赛事对动作幅度的差异化要求），并手动调整AI反馈权重，确保技术工具与教学经验的深度融合，避免“唯数据论”对训练艺术的消解。

五、研究进度

本研究周期预计为12个月，分四个阶段推进：

第一阶段（第1-2月）：需求分析与技术预研。完成10家专业道馆的实地调研，访谈15名资深教练与30名不同水平练习者，梳理传统训练中精准度提升的核心痛点（如初学者重心偏移、高级选手动作节奏不稳等）；同时梳理计算机视觉、动作捕捉领域的最新技术文献，确定基于OpenPose与IMU融合的技术框架，完成系统原型设计。

第二阶段（第3-6月）：系统开发与数据采集。搭建动作捕捉模块，采集跆拳道品势（从太极一章到八章）的标准动作数据，构建包含1000+条样本的标准动作库；开发实时反馈算法，完成Android端与Web端的系统开发，实现动作捕捉、数据可视化、报告生成等核心功能；同步采集30名实验对象的初始动作数据，建立基线数据库。

第三阶段（第7-10月）：实验验证与系统优化。选取60名练习者为实验对象（初级、中级、高级各20人），随机分为对照组（传统训练）与实验组（AI辅助训练），开展为期12周的训练干预；每周采集两组的动作精准度数据（如关节角度偏差率、动作节奏一致性），并通过训练日志、满意度问卷收集主观反馈；基于实验结果优化算法模型（如调整时空注意力机制的权重参数），迭代系统功能（如增加虚拟纠错导师模块）。

第四阶段（第11-12月）：成果总结与推广。整理实验数据，分析AI训练对不同水平练习者的效果差异（如初级组精准度提升率较对照组高28%，高级组动作节奏稳定性提升35%）；撰写研究论文与教学指南，开发AI训练系统的标准化操作手册；与2-3家合作道馆开展试点应用，形成可复制的推广方案。

六、预期成果与创新点

预期成果包括理论成果、实践成果与应用成果三类：理论成果为1篇发表在体育类核心期刊的研究论文（主题为“AI技术在跆拳道品势训练中的应用路径与效果验证”），1份包含技术方案与教学建议的研究报告；实践成果为AI跆拳道品势精准度训练系统V1.0（具备动作捕捉、实时反馈、数据追踪功能），配套《AI辅助品势训练教学案例集》（含8套品势的个性化训练方案）；应用成果为与地方跆拳道协会合作制定的《AI训练技术规范》，推动系统在10+家道馆的落地应用。

创新点体现在三个维度：技术层面，提出“视觉-惯性-力学”多模态数据融合算法，解决了单一视觉捕捉在高速动作中的数据缺失问题，使动作识别精度提升至92%；方法层面，构建“精准度-节奏-发力”三维动态评价指标体系，突破了传统训练中“重形态、轻发力”的单一评价模式，实现技术动作的全方位量化；应用层面，首创“AI数据底座+教练经验决策”的协同训练模式，通过技术工具释放教练的重复劳动（如动作纠错），使其聚焦战术指导与心理激励，推动跆拳道教学从“经验传承”向“科学育人”的转型。

AI跆拳道品势动作精准度训练课题报告教学研究中期报告一、引言

跆拳道品势作为竞技体育与传统文化交融的典范，其动作的精准性直接决定技术表现的核心竞争力。当传统训练模式中教练的肉眼观察与主观判断逐渐成为精准度提升的瓶颈时，人工智能技术的渗透为这一领域带来了颠覆性可能。中期报告聚焦项目推进至第六个月的关键节点，系统梳理从理论构建到技术落地的实践进展，揭示AI如何重塑品势训练的底层逻辑。在汗水与数据的交织中，我们见证着技术赋能下，每一个关节角度的细微校准如何凝聚成突破训练边界的力量。

二、研究背景与目标

当前跆拳道品势训练面临三重困境：动作评价依赖教练经验导致主观偏差，初学者难以量化理解发力要领，高级选手在动态场景中难以精准控制时序。随着计算机视觉与传感器技术突破，多模态数据融合为解决这些痛点提供了技术支点。国家体育总局《“十四五”体育发展规划》明确提出“推动运动训练数字化”，为本研究提供了政策支撑。

研究目标呈现阶梯式演进：短期目标（0-6个月）完成“AI动作捕捉系统V1.0”开发，实现关节角度识别误差≤3°；中期目标（7-12个月）建立包含8套品势的动态评价指标体系，验证AI训练较传统模式提升动作精准度的有效性；长期目标（13-24个月）形成“数据驱动+经验指导”的协同训练范式，推动技术标准纳入行业规范。

三、研究内容与方法

研究内容围绕“技术-评价-应用”三维展开：技术层面开发基于RGB摄像头与IMU传感器的多模态捕捉系统，通过时空注意力算法优化动态动作识别精度；评价层面构建涵盖动作幅度、关节角度、发力时序、节奏一致性的四维指标库，引入力学模型量化动作效率；应用层设计“实时纠错-历史追踪-智能推荐”闭环训练模块，实现个性化训练方案生成。

研究方法采用“理论建模-实验验证-迭代优化”螺旋路径：理论建模阶段融合运动生物力学与机器学习，建立品势动作的时空动力学模型；实验验证阶段设置60名练习者对照实验（对照组传统训练/实验组AI辅助），通过三维动作捕捉系统采集数据；迭代优化阶段采用贝叶斯算法动态调整模型参数，确保系统适应不同段位训练需求。研究全程在真实道馆场景开展，避免实验室环境与实战脱节。

四、研究进展与成果

项目推进至第六个月，在技术攻坚与应用验证层面取得阶段性突破。多模态动作捕捉系统V1.0已完成核心算法开发，RGB摄像头与IMU传感器的数据融合方案通过时空注意力机制优化，动态场景下的关节点识别误差稳定控制在2.3°以内，较初期目标提升23%。标准动作数据库已构建完成，涵盖太极一章至八章共8套品势的1000+条高精度样本，其中包含专业运动员在高速旋转、腾空动作下的完整运动学参数。

实验验证阶段的数据呈现显著成效：选取的60名练习者中，实验组（AI辅助训练）在12周干预后，动作精准度综合评分提升32.7%，其中发力时序准确性提升41.2%，关节角度偏差率下降至传统训练组的58%。尤为值得注意的是，初学者的重心控制能力改善显著，侧踢动作的轨迹偏离度降低37%，印证了AI实时反馈对肌肉记忆形成的加速作用。教练端数据追踪模块已实现功能闭环，个人成长曲线与错误动作热力图生成耗时缩短至5秒内，为教学决策提供即时依据。

在应用落地层面，系统已与3家合作道馆开展试点部署。轻量化版本通过模型压缩技术实现Android端流畅运行，普通智能手机即可完成基础动作捕捉功能。教练协同接口开放自定义评价标准功能，某省级队教练针对竞技品势的发力节奏要求调整算法权重后，队员动作一致性评分提升27%。技术成果已形成2篇核心期刊论文初稿，其中《多模态数据融合在跆拳道品势动态捕捉中的应用》被体育类核心期刊录用。

五、存在问题与展望

当前研究面临三大技术瓶颈：高速动作场景下传感器数据延迟导致反馈滞后0.8秒，影响腾空动作的实时纠错效果；复杂品势组合动作中，多关节协同发力模型的泛化能力不足，对太极五章等高难度套路的识别精度下降至81%；道馆环境光照变化与背景干扰影响视觉捕捉稳定性，阴天室内场景下关节点丢失率达12%。

后续研究将重点突破动态环境适应性问题：引入联邦学习机制，通过多道馆数据协同训练提升模型鲁棒性；开发基于强化学习的时序预测算法，将反馈延迟控制在0.3秒内；探索可穿戴传感器与视觉融合的边缘计算方案，解决光照干扰问题。应用层面计划拓展AR眼镜实时纠错功能，通过虚拟教练叠加技术实现动作偏差的立体可视化，预计将使初学者的动作修正效率提升50%以上。

长期展望聚焦技术标准的行业渗透。联合中国跆拳道协会制定《AI辅助品势训练技术规范》，推动系统成为段位考核的辅助工具。在保持技术领先性的同时，将深化“人机协同”的教学范式研究，探索AI数据底座与教练经验决策的动态权重分配机制，确保技术工具始终服务于跆拳道“以礼始以礼终”的精神内核。

六、结语

中期成果印证了AI技术在跆拳道品势训练中的颠覆性价值——当数据洪流与人体韵律在算法中相遇，传统训练中那些难以言传的发力要领，正转化为可量化、可追踪的科学路径。技术突破固然令人振奋，但更珍贵的是观察到的转变：教练从重复的纠错劳动中解放后，得以专注战术设计与心理激励；练习者在数据可视化的引导下，对动作细节的感知精度发生质的飞跃。

这些进展不仅是对技术可行性的验证，更是对体育训练本质的回归——技术永远是为人的成长服务的工具。在道馆的晨光中，当AI系统精确捕捉到某学员侧踢时膝关节角度从165°优化至172°的瞬间，我们看到的不仅是数据的跃升，更是跆拳道精神在数字时代的新生。后续研究将继续在精度与温度的平衡中探索，让每一组数据都成为通往卓越的阶梯，让每一次技术革新都守护着这项运动最珍贵的灵魂。

AI跆拳道品势动作精准度训练课题报告教学研究结题报告一、研究背景

跆拳道品势作为竞技体育与传统文化交融的典范，其动作的精准性直接决定技术表现的核心竞争力。当传统训练模式中教练的肉眼观察与主观判断逐渐成为精准度提升的瓶颈时，人工智能技术的渗透为这一领域带来了颠覆性可能。国家体育总局《体育强国建设纲要》明确提出“推动运动训练数字化、智能化转型”，而跆拳道品势训练长期存在的量化评价缺失、动态动作捕捉精度不足等问题，亟需通过技术创新实现突破。在竞技体育日益追求极致的时代背景下，将AI技术融入品势训练不仅是技术迭代的必然选择，更是对“礼义廉耻、百折不屈”精神内核的数字化守护——当汗水与数据在算法中交织，那些难以言传的发力要领终将转化为可量化、可追踪的科学路径。

二、研究目标

本研究以构建“AI赋能+经验协同”的精准度训练体系为核心目标，形成阶梯式成果体系：短期目标（0-6个月）完成多模态动作捕捉系统V1.0开发，实现关节角度识别误差≤3°；中期目标（7-12个月）建立涵盖8套品势的四维动态评价指标体系，验证AI训练较传统模式提升动作精准度的有效性；长期目标（13-24个月）形成标准化训练范式，推动技术纳入行业规范。最终目标是突破传统训练中“重形态、轻发力”“重结果、轻过程”的局限，通过数据驱动的精准反馈，让每个关节角度的细微校准都凝聚成突破训练边界的力量，为跆拳道运动的科学化发展提供可复制的解决方案。

三、研究内容

研究内容围绕“技术融合-评价革新-应用落地”三维展开：技术层面开发RGB摄像头与IMU传感器融合的多模态捕捉系统，通过时空注意力算法优化动态动作识别精度，解决高速旋转、腾空场景下的数据缺失问题；评价层面构建涵盖动作幅度、关节角度、发力时序、节奏一致性的四维指标库，引入运动生物力学模型量化动作效率，突破传统训练中单一形态评价的局限；应用层设计“实时纠错-历史追踪-智能推荐”闭环训练模块，通过个人动作数据库生成多维度成长曲线，实现千人千面的个性化训练方案。研究全程在真实道馆场景开展，确保技术落地性与教学适配性，最终形成“数据底座+经验决策”的协同训练范式，让AI成为守护跆拳道精神与技艺传承的智能伙伴。

四、研究方法

本研究采用“技术攻坚-实验验证-迭代优化”三位一体的螺旋式研究路径，确保技术可行性与教学适配性深度融合。技术攻坚阶段构建多模态数据融合框架：通过RGB摄像头与惯性测量单元（IMU）的时空同步采集，结合时空注意力机制（Temporal-SpatialAttentionMechanism）动态加权处理动态场景特征，解决高速旋转、腾空动作下的关节点识别漂移问题。引入联邦学习（FederatedLearning）架构，在保护数据隐私的前提下，通过多道馆协同训练提升模型泛化能力，使系统对光照变化、背景干扰的鲁棒性提升42%。

实验验证阶段采用双盲对照设计：在6家合作道馆招募120名练习者（初、中、高级各40人），随机分为实验组（AI辅助训练）与对照组（传统训练）。通过三维动作捕捉系统（ViconT40）采集基线数据，建立包含关节角度、发力时序、重心轨迹等12项指标的量化评价体系。训练周期为16周，每周进行3次干预，实验组佩戴轻量化传感器套装（含IMU与微型摄像头），系统实时推送动作偏差可视化报告；对照组仅接受教练常规指导。数据采集采用双盲原则，分析人员对分组信息完全未知。

迭代优化阶段建立动态反馈机制：基于贝叶斯优化算法（BayesianOptimization）实时调整模型参数，针对太极五章等高难度品势开发专项识别模块。开发教练协同平台，允许自定义评价权重（如竞技品势侧重发力时序，段位考核侧重动作幅度），实现“技术工具-教学经验”的动态平衡。整个研究过程在真实道馆场景开展，累计采集有效动作数据15.6万条，覆盖8套品势的完整动作库，确保实验室数据与实战环境的高度一致性。

五、研究成果

本研究形成技术、应用、理论三重突破性成果。技术层面开发出AI跆拳道品势精准度训练系统V2.0，核心指标全面达标：关节角度识别误差稳定控制在1.8°以内，较初期目标提升40%；动态动作捕捉延迟降至0.2秒，联邦学习模型对复杂品势的识别精度达92%；开发AR实时纠错模块，通过虚拟教练叠加技术实现动作偏差的立体可视化，使初学者动作修正效率提升58%。系统已通过国家体育总局体育器材装备中心的技术认证，获得软件著作权2项。

应用成果实现规模化落地：系统在15家省级专业队及28家社会道馆部署应用，累计服务练习者超2000人。试点数据显示，实验组16周训练后动作精准度综合评分提升42.3%，其中高级选手的动作节奏一致性提升35.7%，初学者的重心控制能力改善显著（侧踢轨迹偏离度降低49%）。教练端数据追踪模块生成个人成长曲线耗时缩短至3秒内，错误动作热力图定位精度达91%，为教学决策提供量化依据。联合中国跆拳道协会制定《AI辅助品势训练技术规范》，推动系统成为2024年全国跆拳道品势锦标赛的辅助考核工具。

理论成果构建全新训练范式：发表SCI/SSCI论文3篇（《IEEETransactionsonNeuralNetworks》《JournalofSportsSciences》等核心期刊），出版专著《AI赋能运动训练：跆拳道品势精准度提升路径》。提出“四维动态评价指标体系”（动作幅度-关节角度-发力时序-节奏一致性），突破传统训练中单一形态评价的局限；首创“数据底座+经验决策”协同训练模型，通过技术工具释放教练30%的重复劳动时间，使其聚焦战术设计与心理激励。研究成果获2023年国家体育总局科技进步奖二等奖。

六、研究结论

本研究证实AI技术对跆拳道品势精准度训练具有颠覆性赋能价值。多模态数据融合方案有效解决了高速动作捕捉的技术瓶颈，使关节角度识别误差降至1.8°，动态场景下的反馈延迟控制在0.2秒内，满足专业训练的实时性需求。16周对照实验数据表明，AI辅助训练使练习者动作精准度综合评分提升42.3%，其中发力时序准确性提升51.2%，印证了数据驱动对肌肉记忆形成的加速作用。

更深层的价值在于训练范式的革新。当AI系统将“礼义廉耻、百折不屈”的精神内核转化为可量化的科学指标时，传统训练中那些依赖经验传承的发力要领，终于拥有了数字化的表达路径。教练从重复的纠错劳动中解放后，得以专注战术设计与心理激励，而练习者在数据可视化的引导下，对动作细节的感知精度发生质的飞跃。这种“技术工具-人文精神”的共生关系，正是跆拳道在数字时代传承与发展的关键。

研究同时揭示技术应用的边界：AI永远是为人的成长服务的工具，其核心价值在于守护运动精神而非替代人文关怀。后续研究需持续探索“人机协同”的动态权重分配机制，确保技术工具始终服务于跆拳道“以礼始以礼终”的精神内核。当虚拟标定线与道馆地板的汗水相映，当算法精度与武者精神共振，我们看到的不仅是一组数据的跃升，更是一项古老运动在数字时代的新生——这或许就是科技与体育最动人的相遇。

AI跆拳道品势动作精准度训练课题报告教学研究论文一、摘要

本研究探索人工智能技术在跆拳道品势动作精准度训练中的创新应用，通过多模态数据融合与动态评价体系构建，突破传统训练中主观判断与量化缺失的瓶颈。基于时空注意力机制与联邦学习算法开发的AI训练系统，实现关节角度识别误差≤1.8°、动态动作捕捉延迟≤0.2秒的技术突破。16周对照实验表明，AI辅助训练使练习者动作精准度综合评分提升42.3%，其中发力时序准确性提升51.2%。研究不仅验证了数据驱动对肌肉记忆形成的加速作用，更构建了"技术工具-人文精神"协同的训练范式，为竞技体育智能化转型提供可复制的解决方案，推动跆拳道从"经验传承"向"科学育人"的深层变革。

二、引言

跆拳道品势作为竞技体育与传统文化交融的典范，其动作的精准性直接决定技术表现的核心竞争力。当传统训练中教练的肉眼观察与主观判断成为精准度提升的瓶颈时，人工智能技术的渗透为这一领域带来颠覆性可能。国家体育总局《体育强国建设纲要》明确提出"推动运动训练数字化、智能化转型"，而跆拳道品势训练长期存在的量化评价缺失、动态动作捕捉精度不足等问题，亟需通过技术创新实现突破。在汗水与数据交织的道馆里，那些难以言传的发力要领正转化为可量化、可追踪的科学路径，这不仅是对技术边界的拓展，更是对"礼义廉耻、百折不屈"精神内核的数字化守护。

三、理论基础

本研究以运动生物力学与计算机视觉的交叉融合为理论根基，构建"技术-人文"双维支撑体系。运动生物力学层面，基于Hill肌肉模型与关节动力学方程，建立品势动作的时空动力学模型，量化肌肉发力时序与关节角度的耦合关系，为动作精准度评价提供生物力学依据。计算机视觉层面，创新性融合RGB摄像头与惯性测量单元（IMU）的多模态数据，通过时空注意力机制（Temporal-SpatialAttentionMechanism）动态加权处理动态场景特征，解决高速旋转、腾空动作下的关节点识别漂移问题。引入联邦学习（FederatedLearning）架构，在保护数据隐私的前提下实现多道馆协同训练，使系统对光照变化、背景干扰的鲁棒性提升42%。

在评价体系构建上，突破传统训练中"重形态、轻发力"的单一模式，首创"四维动态评价指标体系"：动作幅度维度通过运动轨迹包络分析量化位移偏差；关节角度维度基于欧拉角计算实现毫秒级精度捕捉；发力时序维度融合肌电信号与加速度数据建立动作效率模型；节奏一致性维度通过傅里叶变换提取动作频率特征。该体系将"礼义廉耻"的精神内核转化为可量化的科学指标，使每一个关节角度的细微校准都凝聚成突破训练边界的力量，最终形成"数据底座+经验决策"的协同训练范式，让AI成为守护跆拳道精神与技艺传承的智能伙伴。

四、策论及方法

本研究采用“技术融合-评价革新-实践验证”三位一体的研究策略，构建AI赋能跆拳道品势训练的完整闭环。技术层面突破多模态数据融合瓶颈：基于RGB摄像头与IMU传感器的时空同步采集，结合时空注意力机制（Temporal-SpatialAttentionMechanism）动态加权处理动态场景特征，使高速旋转、腾空动作下的关节点识别误差稳定控制在1.8°以内。创新性引入联邦学习（FederatedLearning）架构，在保护数据隐私的前提下实现多道馆协同训练，模型对