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龙图腾网获悉大连海事大学申请的专利基于自适应结构优化的资源灵活性骨架动作分类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：CN119785423B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202411811915.0，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于自适应结构优化的资源灵活性骨架动作分类方法是由辛文天;付先平;王辉兵;王新年;袁国良;米泽田;林闯设计研发完成，并于2024-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应结构优化的资源灵活性骨架动作分类方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于自适应结构优化的资源灵活性骨架动作分类方法，包括：采集待训练的骨架视频样本，并进行预处理，构建合格数据集；将合格数据集作为基础输入IC‑GC空间域模型，得到每个关节的独特特征和不同关节间的交互信息；将IC‑GC空间域模型的输出作为IC‑TC时间域模型的输入，得到通用特征和突出特征；引入Skip‑Trans跳转链接机制，实现模型不同层级间的信息传递，保留深层迭代过程中的关键信息；针对不同硬件环境和效率需求，设计IC‑GCN‑Plus和IC‑GCN‑Light两种模型变体，实现骨架动作分类。

本发明授权基于自适应结构优化的资源灵活性骨架动作分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应结构优化的资源灵活性骨架动作分类方法，其特征在于，包括： 采集待训练的骨架视频样本，并进行预处理，构建合格数据集； 将合格数据集作为基础输入IC-GC空间域模型，得到每个关节的独特特征和不同关节间的交互信息； 所述将合格数据集作为基础输入IC-GC空间域模型，得到每个关节的独特特征和不同关节间的共性特征，具体包括： 所述IC-GC空间域模型包括空间个性流S-IS和空间共性流S-CS，所述空间个性流S-IS用于提炼特定关节的独特特征，空间共性流S-CS用于捕捉不同关节间的交互信息； 将所述IC-GC空间域模型表示为： Xout＝CFCUScA0,1,Xin,Ap,EXin 其中，Xin表示输入特征，Xout表示输出特征，A0,1表示原始的one-hot邻接矩阵，Ap表示全参数化的邻接矩阵，Sc表示空间个性流S-IS和空间共性流S-CS组合模块，U表示自注意力邻接矩阵模块，E表示特征转换模块，CFC表示通道特征融合模块； 空间个性流和空间共性流的特征提取过程如下： Vs＝ScA0,1,Xin＝[IsXin||CsA0,1,Xin]TW 其中，表示空间原型向量，表示原始的one-hot邻接矩阵，||表示连接操作，Pavg表示自适应平均池化，θ·和δ·表示激活函数，Is·表示对输入Xin进行转置并进行降维处理，Cs·表示将降维后的特征与A0,1相乘完成首次特征融合，连接相应的通道，然后使用1×1的卷积来融合通道，并最终得到下一部分的原型向量； 生成N×N的自注意力邻接矩阵Ak： 其中，表示矩阵乘法，Re表示向量复制，表示完全参数化的邻接矩阵； 将特征学习和更新的过程表示为： Xm＝EXin＝XinW 其中，W表示一个大小为Cin×Cout的实数矩阵，Cin和Cout分别表示输入和输出的通道数； 结合Ak和Xm来获得通道特征融合的最终输出，表示为： 其中，表示空间域模型的输出，Ak表示自注意力邻接矩阵，CFCAk,Xm表示结合邻接矩阵Ak和特征Xm；每个和对应于Xm和Ak的第i个通道，通过矩阵乘法结合，利用连接操作合并所有通道得到输出Xout； 将IC-GC空间域模型的输出作为IC-TC时间域模型的输入，得到通用特征和突出特征； 引入Skip-Trans跳转链接机制，实现模型不同层级间的信息传递，保留深层迭代过程中的关键信息； 针对不同硬件环境和效率需求，设计IC-GCN-Plus和IC-GCN-Light两种模型变体，实现骨架动作分类。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人大连海事大学，其通讯地址为：116026 辽宁省大连市甘井子区凌水街道凌海路1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。