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龙图腾网获悉中国地质大学(武汉)申请的专利基于人体姿态矫正的注意力时空图卷积网络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：CN115497161B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202211149132.1，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于人体姿态矫正的注意力时空图卷积网络行为识别方法是由陈略峰;郑彪;吴敏;李敏设计研发完成，并于2022-09-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人体姿态矫正的注意力时空图卷积网络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人体姿态矫正的注意力时空图卷积网络行为识别方法，包括以下步骤：构建基于卷积神经网络的姿态矫正模块，对人体姿态数据进行矫正，通过将补偿值加到原始数据上，达到修正的效果；构建多重语义输入模块，对修正后的人体姿态数据进行特征提取，得到关节点，骨骼信息和速度信息；将关节点，骨骼信息以及速度信息对应的多路通道整合为一路数据以进行特征融合；使用时空图卷积网络结合注意力机制，并引入残差结构，对融和后的特征进行训练测试，最后通过softmax分类器获得识别结果。本发明有益效果是有效改善了由于人体姿态数据误差或缺失导致行为识别结果不准确的问题，进而提升了行为识别的准确率。

本发明授权基于人体姿态矫正的注意力时空图卷积网络行为识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人体姿态矫正的注意力时空图卷积网络行为识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：构建基于卷积神经网络的姿态矫正模块，输入为三维的人体姿态数据，即三维空间坐标x,y,z，输出为对应的补偿值Δx,Δy,Δz，将补偿值添加到原始数据得到修正后的人体姿态数据； S2：构建多重语义输入模块，输入为修正后的人体姿态数据，进行特征提取后获得关节点、骨骼信息和速度信息； S3：将关节点、骨骼信息和速度信息对应的多路通道整合为一路数据以进行特征融合，得到融合后的特征； S4：使用时空图卷积网络结合注意力机制，引入残差网络结构，得到残差图卷积模块，将融合后的特征输入残差图卷积模块中，进行训练测试，通过softmax分类器获得行为识别结果； 所述姿态矫正模块包括：依次连接的第一卷积层、第一图卷积层、时间卷积层、第二图卷积层和第二卷积层； 所述第一卷积层和所述第二卷积层大小为1*1； 步骤S1具体包括： S1.1：构建基于卷积神经网络的姿态矫正模块，输入三维的人体姿态数据，即三维空间坐标x,y,z； S1.2：通过时间卷积层学习人体姿态数据中关节点随时间变化的时间域特征，在一段人体行为视频序列当中，通过将时空序列变为类似图片的传统卷积层，由于通道保持一致，图像的通道、宽和高正好对应关节点的特征帧数、特征数和关节数，每完成一次卷积，便向后推后一帧，直至整个序列完成卷积； S1.3：通过第一图卷积层和第二图卷积层引入人体关节点连接图进行卷积来聚合特征，获得三维空间坐标x,y,z的补偿值，将补偿值和原始的三维空间坐标x,y,z相加得到修正后的人体姿态数据。

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中国地质大学(武汉)，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388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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