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龙图腾网获悉广州大学申请的专利一种基于双流动力学特征的人体行为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：CN116386131B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202310176073.5，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于双流动力学特征的人体行为识别方法是由曹忠;郑锐;赵文静;尚文利;胡伟俊;程有勇设计研发完成，并于2023-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双流动力学特征的人体行为识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于双流动力学特征的人体行为识别方法，包括：先提取人体骨骼关节点的空间三维信息，得到人体关节点序列，并通过人体关节点序列转化为人体骨骼序列数据集。构建动力学特征提取模块，并通过构建的空间图卷积模块和时间卷积模块和动力学特征提取模块来构建动力学时空图卷积网络。最后利用动力学时空图卷积网络构建双流动力学时空图卷积网络，将人体关节点序列转化为人体骨骼序列作为双流输入，最终将双流加权融合实现人体行为识别分类。本发明解决了现有技术对偏向在速度表达和骨架表达的一些行为识别准确率低的问题，通过加权融合互相弥补各自单流网络的不足，提高了对视频行为识别的准确率。

本发明授权一种基于双流动力学特征的人体行为识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双流动力学特征的人体行为识别方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、根据摄像机拍摄人体行为视频作为人体行为识别样本，并对每种人体行为类别进行标注； S2、使用Openpose算法提取人体骨骼关节点的空间三维信息，制作行为分类关节点数据集； S3、将分类关节点数据集转化为人体骨骼序列数据集； S4、构建动力学提取模块，将输入数据转化成动力学特征； S5、构建空间图卷积模块和时间卷积模块； S6、将关节和骨骼动力学特征作为双流并行通过步骤S5搭建的空间图卷积模块与时间卷积模块后加权融合实现行为识别分类； 所述动力学提取模块的具体步骤为： 对于给定的关节点Vk,t，用空间三维信息pk,t＝xk,t,yk,t,zk,t∈R3和速度信息vk,t来表示动力学，其中xk,t,yk,t,zk,t分别表示其第t帧的第k个关节点中三个维度的坐标信息； 速度信息为第t帧与第t-1帧的差值，速度信息vk，t计算公式为： vk,t＝pk,t-pk,t-1 其中，pk,t为第t帧的空间三维信息，pk,t-1为第t-1帧的空间三维信息； 在第0帧填补0元素扩充矩阵，使当前结构与位置信息相同； 将位置信息以及速度信息进行编码，嵌入到高维矩阵中，则高维嵌入计算公式为： 其中为权重矩阵，C1是关节数据的尺寸，ReLu代表线性整流激活函数，b1和b2为偏置向量， 将高维位置信息和高维速度信息进行相加融合得到关节点动力学特征zk，t，其计算公式为： 其中zk,t表示融合了高维位置信息和高位速度信息后的关节点动力学特征； 对于骨骼Mk,t，将骨骼的三维向量信息p′k,t＝x′ k,t,y′ k,t,z′ k,t∈R3和向量变化速度信息v′ k,t＝p′ k,t-p′ k,t-1，进行高维嵌入相加融合得到骨骼动力学特征z′k，t， 其中p′ k,t表示骨骼的三维向量信息，表示骨骼向量速度变化信息，z′ k,t表示骨骼的三维向量信息和骨骼向量速度变化信息融合后的动力学特征。

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