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龙图腾网获悉西安交通大学;宁波市舜安人工智能研究院申请的专利一种基于骨骼坐标点的动作识别方法、系统、设备及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：CN116343337B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202310328068.1，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于骨骼坐标点的动作识别方法、系统、设备及介质是由王乐;刘星宇;周三平;陈仕韬;辛景民;郑南宁设计研发完成，并于2023-03-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于骨骼坐标点的动作识别方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于骨骼坐标点的动作识别方法、系统、设备及介质，所述基于骨骼坐标点的动作识别方法包括以下步骤：获取待动作识别的骨骼坐标点视频序列；其中，所述骨骼坐标点视频序列包括查询序列和支撑序列；基于获取的所述骨骼坐标点视频序列，利用预先训练好的动作识别模型进行动作识别，获得动作识别分类结果。本发明提供的技术方案，具体是一种基于并行时空交互对齐的小样本骨骼动作识别方法，能够有效的比较查询样本和每类支撑样本的相似性，且能够准确进行小样本的动作分类。

本发明授权一种基于骨骼坐标点的动作识别方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于骨骼坐标点的动作识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取待动作识别的骨骼坐标点视频序列；其中，所述骨骼坐标点视频序列包括查询序列和支撑序列； 基于获取的所述骨骼坐标点视频序列，利用预先训练好的动作识别模型进行动作识别，获得动作识别分类结果； 其中，所述动作识别模型包括： 特征提取模块，用于输入骨骼坐标点视频序列进行特征提取，获取关节点级别特征； 拓扑编码模块，用于输入关节点级别特征进行特征提取，获得身体局部特征和语义关联特征； 注意力交互网络模块，包括并行的基于空间交互的对齐网络分支和基于时间交互的对齐网络分支；其中，所述基于空间交互的对齐网络分支用于输入关节点级别特征、身体局部特征和语义关联特征，输出查询序列到支撑序列的空间类别距离分数；所述基于时间交互的对齐网络分支用于输入关节点级别特征、身体局部特征和语义关联特征，输出查询序列到支撑序列的时间类别距离分数；所述注意力交互网络模块用于基于空间类别距离分数和时间类别距离分数，获取加权和类别距离分数； 最近邻分类器，用于输入加权和类别距离分数并进行分类，输出动作识别分类结果； 所述拓扑编码模块中，输入关节点级别特征进行特征提取，获得身体局部特征和语义关联特征的步骤包括：根据人体骨骼结构，将人类身体结构划分为左臂、右臂、左腿、右腿和躯干共5个身体局部；根据先验知识构建局部‑节点邻接矩阵V表示关节点的数量，P表示局部的数量；所述局部‑节点邻接矩阵的每列由0和1表示的独热向量编码组成，用于代表节点属于人体骨骼拓扑的特定局部；使用互注意力机制学习关节点级别特征F和局部节点特征之间的语义交互，是使用逆度矩阵归一化后的邻接矩阵；在空间交互中为每个关节点赋予语义信息，获得语义关联特征；其中，为每个关节点对分配一组可训练参数作为偏置项，构成语义偏置邻接矩阵作为语义关联特征，用于表示V×V对节点间的语义关联。

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西安交通大学;宁波市舜安人工智能研究院，其通讯地址为：710049 陕西省西安市碑林区咸宁西路28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”。