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！

龙图腾网获悉上海大学申请的专利一种基于骨架和图像数据融合的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：CN115841697B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202211137852.6，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于骨架和图像数据融合的动作识别方法是由孙妍;沈亦馨设计研发完成，并于2022-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于骨架和图像数据融合的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骨架和图像数据融合的动作识别方法，包括：基于骨架数据的行为识别网络模型包括坐标运动信息指导的采样模块、多尺度运动信息融合模块和多流时空相对Transformer模型；基于图像数据的行为识别网络模型包括基于关节点的图片裁剪模块和基于关键图像块特征提取模型；将于骨架数据的行为识别网络模型和基于图像数据的行为识别网络模型得到的各动作类别预测概率进行融合，进而得到整个模型的最终分类预测概率，从而完成用于公共安全的动作识别过程。本发明识别网络模型对骨架运动信息进行充分挖掘、为远距离关节点建立依赖，增强了细节动作的识别能力；并进一步融合局部图像数据与骨架数据，从而补充了丰富的动作细节信息同时避免了高昂的计算成本。

本发明授权一种基于骨架和图像数据融合的动作识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于骨架和图像数据融合的动作识别方法，其特征在于：分别建立基于骨架数据的行为识别网络模型和基于图像数据的行为识别网络模型组成识别网络，基于骨架数据的行为识别网络模型利用轻量网络提取骨架特征，用于识别幅度较大的动作，完成主要动作识别任务，基于骨架数据的行为识别网络模型的模型输入数据为骨架序列，该输入数据依次经过坐标运动信息指导的帧采样模块、多尺度运动信息融合模块和多流时空相对Transformer模型，得到动作类别预测概率；基于图像数据的行为识别网络模型通过裁剪图片方法，从图像块中提取图像特征，用于识别集中于手部脚部的小幅度动作，在动作识别任务中补充细节信息；基于图像数据的行为识别网络模型的模型输入数据息为图像序列，该输入数据将依次经过基于关节点的图片裁剪模块和基于关键图像块特征提取模型，得到补充的动作类别预测概率；将基于骨架数据的行为识别网络模型和基于图像数据的行为识别网络模型得到的各动作类别预测概率进行融合，进而得到整个模型的最终分类预测概率，从而完成用于公共安全的动作识别过程； 在基于骨架数据的行为识别网络模型中，坐标运动信息指导的帧采样模块根据坐标运动信息衡量指标，筛选出骨架序列中具有代表性的骨架序列；多尺度运动信息融合模块将骨架的静态信息与多尺度运动信息融合，还根据人体不同动作具有不同变化速度和持续时间的特点，设定两种不同类型的运动信息，分别为固化运动信息和自适应运动信息；其中，固化运动信息包括两种不同的尺度，使网络适应不同变化速度的动作；自适应运动信息则使识别网络具备识别不同持续时间动作的能力；多流时空相对Transformer模型为各关节点在时空域上建立长距离联系，多流时空相对Transformer模型如下：在空间域上，设定了基于骨架的空间拓扑图，构造多流时空相对Transformer模块，用于建立空域中关节点远距离依赖；在时间域上，构造基于骨架序列的时间拓扑图，建立多流时空相对Transformer模块，用于建立时域中关节点远距离依赖；然后，将空间和时域相对模块进行组合，得到多流时空相对Transformer模型，进而提取骨架序列的时空特征；采用多时间尺度框架对至少4个输入数据不同时空相对模型进行融合，构建多流时空相对Transformer模型。

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上海大学，其通讯地址为：200444 上海市宝山区上大路99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。