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龙图腾网获悉桂林电子科技大学;桂林安维科技有限公司申请的专利一种基于跨尺度图对比学习的人体骨架动作识别方法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：CN115661718B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202211385326.1，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于跨尺度图对比学习的人体骨架动作识别方法是由徐增敏;张雪莲;蒙儒省;丁勇设计研发完成，并于2022-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于跨尺度图对比学习的人体骨架动作识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及自监督学习技术领域，具体涉及一种基于跨尺度图对比学习的人体骨架动作识别方法，基于图对比自监督动作识别网络和跨尺度一致性知识挖掘方法，得到最终模型，再利用带标签训练数据对所述最终模型的参数进行微调，并基于线性评估协议得到所述最终模型的识别性能；本发明通过充分利用图对比学习方法，在扩充无标签骨架数据时，随机裁剪组成骨架结构的边，其次利用骨骼关节点相互聚合的方法，构建出多个尺度的骨架图，通过跨尺度感知一致性，进一步提高了最近邻挖掘策略，使学习过程更加合理从而提升识别性能，解决了现有的人体骨架动作识别方法未使用无标签数据对模型进行训练，导致模型的识别性能受到限制的问题。

本发明授权一种基于跨尺度图对比学习的人体骨架动作识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于跨尺度图对比学习的人体骨架动作识别方法，其特征在于，包括下列步骤： 采集获取无标签骨架序列； 统一规划所述无标签骨架序列的连续帧数； 利用图数据增强思想获得所述无标签骨架序列的不同实例； 通过编码器网络对不同实例进行编码获得编码特征，并建立图对比自监督动作识别网络； 编码器网络为图卷积神经网络，用于提取所述不同实例的编码特征；图对比自监督动作识别网络是由两条路径组成，分别为原路径和图对比路径，每条路径分别包括数据增强模块、编码器模块和投影层模块，其中投影层模块是由全连接层与线性层组成； 结合跨尺度一致性知识挖掘方法进行多尺度信息间的交互； 在结合跨尺度一致性知识挖掘方法进行多尺度信息间的交互过程中，利用多尺度图建模三维骨骼特征表示，聚集骨骼关节点的关键相关特征，实现多尺度信息间的交互的具体方式为：将原始骨架序列转化为多尺度骨架图序列，结合跨尺度一致性知识挖掘模块，利用一个尺度图中特征信息的相似性，促进另一个尺度图中相似特征进行有效聚类； 基于图对比自监督动作识别网络和跨尺度一致性知识挖掘方法，得到最终模型； 利用带标签训练数据对所述最终模型的参数进行微调，并基于线性评估协议得到所述最终模型的识别性能。

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