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龙图腾网获悉南开大学申请的专利一种基于扩散模型时空建模的人体运动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：CN120705805B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202510806406.7，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种基于扩散模型时空建模的人体运动预测方法及系统是由王润花;陈浩冲;赵振杰;张雪波设计研发完成，并于2025-06-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于扩散模型时空建模的人体运动预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于扩散模型时空建模的人体运动预测方法及系统，涉及人体运动分析技术领域，针对的问题是：现有人体运动预测中噪声预测技术无法充分捕捉时空交互的紧密关联，仅依赖模型单一预测结果完成预测，无法准确且忠实反映运动序列真实情况，且计算复杂度高。该方法通过将多个时空交叉融合图卷积网络与堆叠运动残差学习网络结合，构建噪声预测网络模型，实现对人体运动噪声的准确预测，并根据噪声预测结果，准确预测人体运动。本发明解决了现有人体运动预测中噪声预测技术存在的问题，不仅充分考虑关节间的空间拓扑关系，还能够充分利用数据的有效信息，同时兼顾计算效率，以满足实时应用的需求，进而提高了人体运动预测的准确度。

本发明授权一种基于扩散模型时空建模的人体运动预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于扩散模型时空建模的人体运动预测方法，其特征在于，包括： 获取观测运动序列频谱和纯噪声序列频谱； 将所述观测运动序列频谱和所述纯噪声序列频谱，输入至训练好的噪声预测网络模型，得到预测噪声； 根据所述预测噪声，基于标准正态分布，采样生成当前去噪的运动序列频谱，计算带噪观测运动序列频谱，并通过掩码机制得到下一个去噪时间步的运动序列频谱，重复迭代去噪，直到得到新的完整运动序列频谱； 对所述新的完整运动序列频谱，进行逆离散余弦变换，得到预测运动序列； 其中，所述噪声预测网络模型包括条件编码器和改进的堆叠运动残差学习网络；条件编码器包括观测编码器和时间编码器，通过观测编码器对所述观测运动序列频谱进行编码，得到编码后的观测运动序列频谱；通过时间编码器对去噪时间步进行编码，并通过单层感知机进行处理，得到处理后的去噪时间步长；根据编码后的观测运动序列频谱和处理后的去噪时间步长，得到堆叠运动残差学习网络的输入条件； 改进的堆叠运动残差学习网络包括依次连接的第一线性映射层、多个级联的时空交叉融合图卷积网络及第二线性映射层；将运动序列频谱输入至第一线性映射层进行线性映射；第一线性映射层的输出送入级联的时空交叉融合图卷积网络，得到每个时空交叉融合图卷积网络的前向预测结果和后向预测结果；将每个前向预测结果进行相加处理，得到最终的噪声特征；所述噪声特征经过第二线性映射层，得到预测噪声。

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南开大学，其通讯地址为：300071 天津市津南区海河教育园区同砚路38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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