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龙图腾网获悉浪潮云信息技术股份公司申请的专利一种行为识别方法、装置、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：CN115953830B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202211557166.4，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种行为识别方法、装置、设备及介质是由朱利霞;伊文超;李明明;潘心冰;何彬彬设计研发完成，并于2022-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种行为识别方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种行为识别方法、装置、设备及介质，属于图像处理技术领域，该方法包括：获取待识别对象在连续时间上的图像序列，并利用姿态估计算法提取图像序列的关节点，得到目标关节点信息；提取目标关节点信息的时空特征信息，并利用时空特征信息构建带有时间维度和空间维度的多维邻接矩阵；其中，多维邻接矩阵中的每一个关节点均具有权重；将目标关节点信息划分为不同的区域，并确定各个区域内关节点之间的关联信息以及不同区域关节点之间的关联信息；对多维邻接矩阵和关联信息进行图卷积操作，得到目标卷积信息，并利用目标卷积信息对待识别对象的动作进行分类识别。通过该方法可以进一步提高待识别对象行为识别结果的准确度。

本发明授权一种行为识别方法、装置、设备及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： 获取待识别对象在连续时间上的图像序列，并利用姿态估计算法提取所述图像序列的关节点，得到目标关节点信息； 提取所述目标关节点信息的时空特征信息，并利用所述时空特征信息构建带有时间维度和空间维度的多维邻接矩阵；其中，所述多维邻接矩阵中的每一个关节点均具有权重； 将所述目标关节点信息划分为不同的区域，并确定各个区域内关节点之间的关联信息以及不同区域关节点之间的关联信息，得到目标关联信息； 对所述多维邻接矩阵和所述目标关联信息进行图卷积操作，得到目标卷积信息，并利用所述目标卷积信息对所述待识别对象的动作进行分类识别； 其中，所述提取所述目标关节点信息的时空特征信息，并利用所述时空特征信息构建带有时间维度和空间维度的多维邻接矩阵的过程，包括： 利用第一模型提取所述目标关节点信息的时空特征信息； 其中，所述第一模型的表达式为： ； 式中，表示邻域节点，表示卷积中心点，表示在空间维度上的邻域节点，表示在空间维度上两个关节点之间的距离，表示判定两个关节点为相邻关节点的阈值，表示在时间维度上的邻域节点，表示在时间维度上第张图像的卷积中心点与第张图像以及第张图像上对应位置关节点的邻域节点； 利用所述时空特征信息和第二模型构建带有时间维度和空间维度的所述多维邻接矩阵； 其中，所述第二模型的表达式为： ； 式中，表示多维邻接矩阵，表示空间维度上的邻接矩阵，表示时间维度上的邻接矩阵，表示空间域内卷积中心点与邻域节点之间的距离，表示时间域内卷积中心点与邻域节点之间的距离； 所述将所述目标关节点信息划分为不同的区域，并确定各个区域内关节点之间的关联信息以及不同区域关节点之间的关联信息，得到目标关联信息的过程，包括： 将所述目标关节点信息划分为头部区域、左上肢区域、右上肢区域、左下肢区域和右下肢区域； 根据第三模型分别确定所述头部区域、所述左上肢区域、所述右上肢区域、所述左下肢区域和所述右下肢区域内关节点之间的关联信息，并根据第四模型确定所述头部区域、所述左上肢区域、所述右上肢区域、所述左下肢区域和所述右下肢区域中不同区域关节点之间的关联信息，得到所述目标关联信息； 其中，所述第三模型的表达式为： ； 式中，表示所在区域内邻域节点之间的关系，且，，表示基准向量，所述基准向量为沿颈部关节点与鼻关节点上的单位方向确定的向量，表示区域内关节点与关节点之间的向量，表示所述头部区域，表示所述左上肢区域，表示所述右上肢区域，表示左下肢区域，表示右下肢区域，； 所述第四模型的表达式为： ； 式中，表示区域与区域的中心节点之间的向量，，且； 所述行为识别方法，还包括： 利用第五模型对所述头部区域、所述左上肢区域、所述右上肢区域、所述左下肢区域和所述右下肢区域中不同区域关节点之间的关联信息作归一化处理； ； 式中，，表示基准向量，所述基准向量为沿颈部关节点与鼻关节点上的单位方向确定的向量，表示区域与区域的中心节点之间的向量，，且。

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