中南大学刘姝获国家专利权
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龙图腾网获悉中南大学申请的专利一种基于骨架增强Transformer的人体运动序列预测方法及系统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：CN119540279B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202411647959.4，技术领域涉及：G06T7/20；该发明授权一种基于骨架增强Transformer的人体运动序列预测方法及系统是由刘姝;郑洛;王嘉恒设计研发完成，并于2024-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于骨架增强Transformer的人体运动序列预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于骨架增强Transformer的人体运动序列预测方法及系统，包括以下步骤：S1：对人体动作进行采样，获取原始运动序列数据；S2：基于真实关节生成虚拟关节，并将所述虚拟关节加入序列，构建增强运动序列数据，并生成增强骨架图；S3：将所述增强骨架图输入图卷积网络，建立虚拟关节和真实关节的骨骼关联性，并通过时空注意力机制优化特征提取；S4：分解输入的运动序列数据，并将其分为趋势部分和残差部分，所述趋势部分用于捕捉整体运动的趋势信息，所述残差部分用于保留局部细节；S5：根据提取的特征与趋势部分和残差部分相结合生成未来的运动序列数据得到预测结果；通过模拟关节组合并引入虚拟关节来增强骨架特征。
本发明授权一种基于骨架增强Transformer的人体运动序列预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于骨架增强Transformer的人体运动序列预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：对人体动作进行采样，获取原始运动序列数据； S2：基于真实关节生成虚拟关节，并将所述虚拟关节加入序列，构建增强运动序列数据，并生成增强骨架图； S3：将所述增强骨架图输入图卷积网络，建立虚拟关节和真实关节的骨骼关联性，并通过时空注意力机制优化特征提取，得到表征运动特征的运动序列数据，所述运动序列数据作为后续分解处理的输入； S4：分解输入的运动序列数据，并将其分为趋势部分和残差部分，所述趋势部分用于捕捉整体运动的趋势信息，所述残差部分用于保留局部细节； S5：根据提取的特征与趋势部分和残差部分相结合生成未来的运动序列数据得到预测结果。
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