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龙图腾网获悉山东师范大学申请的专利一种行为识别方法和装置、系统、存储介质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：CN119091496B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411012446.6，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种行为识别方法和装置、系统、存储介质是由吕蕾;侯昕冉;李焱;杜萍;张梦洋;胡春雨设计研发完成，并于2024-07-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种行为识别方法和装置、系统、存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种行为识别方法和装置、系统和存储介质，包括：步骤S1、获取骨架数据；步骤S2、根据骨架数据，通过基于疏密图卷积学习混淆动作表示的网络模型和分类操作模块进行人体行为识别。采用本发明的技术方案，可以感知快速变化的细节，避免混淆具有相似运动轨迹的动作。

本发明授权一种行为识别方法和装置、系统、存储介质在权利要求书中公布了：1.一种行为识别方法，其特征在于，包括： 步骤S1、获取骨架数据；骨架数据包括：关节信息、骨骼特征和角度特征；其中，关节信息表示为每个关节点的坐标，骨骼特征表示为从靠近重的关节指向远离重心的关节的向量，角度特征表示为不同骨骼向量之间的角度向量； 步骤S2、根据骨架数据，通过基于疏密图卷积学习混淆动作表示的网络模型和分类操作模块进行人体行为识别；基于疏密图卷积学习混淆动作表示的网络模型包括：渐进式特征增强模块、增强时空卷积模块和稀疏密集路径模块；其中，稀疏密集路径模块包含注意力交互模块； 渐进式特征增强模块的工作流程为： 针对角度特征，从骨架序列处理的关节、骨骼和角度特征信息分别通过卷积层映射为查询特征Q、关键特征K和值特征V： 其中，Q,K和 通过计算Q和K的转置之间的相似度来提取特征权重；应用Tanh函数处理权重以生成特征注意力图，其形式为B*W,C,N,N，其中，B代表训练的批次，C代表通道数，T代表帧数，N代表关节点数，W代表运动的人数，与角度特征相似，关节Mj和骨骼Mb的注意力图以相同方式获得，并同时添加到角度注意力图Ma中以执行与V的点积；采用多头自注意力来连接不同子空间的相关信息，上述操作可以表示为： 其中，T是转置矩阵，可以增加训练过程中梯度的稳定性，H表示多头参数；添加尾部处理包括前馈网络、批量归一化和两个残差连，这个处理表示为： 其中，和是线性变换，表示ReLU激活函数； 通过相同方法将获得的关节和骨骼特征与角度特征进行拼接，以实现对骨架特征的更全面表示，输出的数据形式为B*W,C,T,N，公式如下： 稀疏密集路径模块的工作流程为： 设计堆叠双层稀疏-密集通道，将经ESTC块后得到的特征数据分别输入到以不同的时间采样率划分的稀疏路径和密集路径；利用帧提取函数ζextrac在时间维度上对进行下采样，即，每隔τ帧提取一帧，从而获取稀疏路径的特征映射；特征信息进入一个由zc·表示的粗粒度GCN块，输出特征可以表示为： 密集路径保持了的时间频率作为输入，并使用嵌入函数ζembed使其通道维度缩减一半；应用一个精细GCN块来学习密集路径的特征信息，表示为zf·，其具有与ESTC相同的详细结构，密集路径的输出表示如下：

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山东师范大学，其通讯地址为：250014 山东省济南市历下区文化东路88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”。

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