买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于时间多尺度自适应特征聚合的骨架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：CN116740806B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202310552449.8，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于时间多尺度自适应特征聚合的骨架行为识别方法是由李佳楠;褚华;李锐宜;程思远设计研发完成，并于2023-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时间多尺度自适应特征聚合的骨架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时间多尺度自适应特征聚合的骨架行为识别方法，包括：将获取的骨架序列数据输入预先训练好的时空图卷积网络；其中，时空图卷积网络包括依次连接的多级时空图卷积层，每级时空图卷积层包括：空间卷积模块、时间卷积模块和多尺度自适应特征聚合模块；根据时间卷积模块输出的时间特征图与多尺度自适应特征聚合模块输出的第一输出特征图，确定每级时空图卷积层的输出特征图，并将输出特征图作为下一级时空图卷积层的输入数据；根据最后一级时空图卷积层的输出特征图，输出骨架序列数据的行为识别结果。本发明能够提高对于骨架序列数据的时序特征提取能力，从而提高了时空图卷积网络行为识别的准确性。

本发明授权基于时间多尺度自适应特征聚合的骨架行为识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时间多尺度自适应特征聚合的骨架行为识别方法，其特征在于，包括： 从待处理视频中获取人体的骨架序列数据； 将所述骨架序列数据输入预先训练好的时空图卷积网络；其中，所述时空图卷积网络包括依次连接的多级时空图卷积层，每级时空图卷积层包括：空间卷积模块、时间卷积模块和多尺度自适应特征聚合模块，所述空间卷积模块的输出端分别与所述时间卷积模块、所述多尺度自适应特征聚合模块的输入端相连； 根据时间卷积模块输出的时间特征图与多尺度自适应特征聚合模块输出的第一输出特征图，确定每级时空图卷积层的输出特征图，并将所述输出特征图作为下一级时空图卷积层的输入数据； 根据最后一级时空图卷积层的输出特征图，输出所述骨架序列数据的行为识别结果； 所述多尺度自适应特征聚合模块包括池化层、局部分支和全局分支； 每级时空图卷积层按照如下步骤对输入数据进行处理： 利用空间卷积模块提取输入数据的空间特征，获得空间特征图； 将所述空间特征图分别输入时间卷积模块和多尺度自适应特征聚合模块，以使所述时间卷积模块提取输入数据的时间特征，获得时间特征图，使所述池化层将所述空间特征图在空间上进行压缩，并利用所述局部分支基于压缩后的空间特征图生成时序敏感度图后，根据所述时序敏感度图生成第二输出特征图，并利用所述全局分支基于所述压缩后的空间特征图生成自适应卷积核； 利用所述自适应卷积核对所述第二输出特征图进行卷积，得到多尺度自适应特征聚合模块的第一输出特征图； 将所述第一输出特征图与所述时间特征图相加，得到每级时空图卷积层的输出特征图； 所述局部分支包括依次连接的第一卷积层、第一Relu层、第二卷积层、Sigmod层和缩放层，所述全局分支包括依次连接的第一全连接层、第二Relu层、第二全连接层和第一Softmax层。

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电子科技大学，其通讯地址为：710071 陕西省西安市太白南路2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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。