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龙图腾网获悉华南师范大学申请的专利一种基于多头MLP架构的骨架动作识别模型构建方法、骨架动作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：CN116863540B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202310897062.6，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于多头MLP架构的骨架动作识别模型构建方法、骨架动作识别方法是由陈泯融;邹浩立;翁健;曾国强;项剑文;赵飞翔;初萍设计研发完成，并于2023-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多头MLP架构的骨架动作识别模型构建方法、骨架动作识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多头MLP架构的骨架动作识别模型构建方法、骨架动作识别方法。通过构建多头空间MLP模块对骨架序列的空间信息进行建模，以使模型具备较少的先验知识，不再依赖于明确且复杂的图拓扑结构，同时以全局建模方式对任意骨架关节进行空间信息的交互。构建随机批次掩码策略对每个训练批次中骨架序列进行随机遮掩，以模拟实际场景中三维骨架数据的采集，提高模型的识别能力，加强模型对不完整骨架序列的鲁棒性。本发明在显著提高骨架动作识别准确率的同时，有效减少了模型对先验知识的依赖，为骨架动作识别领域提供了一种全新的基准模型，具有广阔的应用前景。

本发明授权一种基于多头MLP架构的骨架动作识别模型构建方法、骨架动作识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多头MLP架构的骨架动作识别模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建基于多头MLP架构的骨架动作识别模型；所述骨架动作识别模型包括依次连接的批标准化层、MLP骨架层、多头MLP骨架层、全局平均池化层和线性分类器，其中，每层MLP骨架层由空间MLP模块和多尺度时间卷积模块组成，每层多头MLP骨架层由多头空间MLP模块和多尺度时间卷积模块组成；其中，所述的空间MLP模块由一个MLP模块和一个线性映射层组成，MLP模块由两个线性映射层和一个非线性激活函数组成；所述的多头空间MLP模块由一个1×1的卷积层、多头MLP模块以及一个线性映射层组成；所述的多尺度时间卷积模块由多条分支组成，且每条分支均包含两层卷积层，其中每条分支的第一个卷积层的卷积核大小均为1×1，每条分支的第二个卷积层分别采用不同大小的卷积核和卷积扩张因子，其中，多条分支的输出结果采用拼接操作进入融合，同时与输入进行残差操作；所述的线性分类器用于输出骨架动作识别的分类结果； 基于训练数据集训练所述的骨架动作识别模型，获得训练好的基于多头MLP架构的骨架动作识别模型； 所述训练数据集是从骨架动作识别数据集收集骨架动作数据构建获得；其中，对骨架动作识别数据集中的骨架序列进行随机掩码，所述随机掩码的方法具体为：根据均匀分布对每个训练批次的骨架序列进行随机抽样并进行随机空间掩码和或时间掩码。

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