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龙图腾网获悉浙江大学滨江研究院申请的专利用于自闭症儿童行为识别及运动预测的方法、装置和诊疗机器辅助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：CN115578670B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202211182875.9，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权用于自闭症儿童行为识别及运动预测的方法、装置和诊疗机器辅助系统是由许迎科;于佳辉;马天宇设计研发完成，并于2022-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于自闭症儿童行为识别及运动预测的方法、装置和诊疗机器辅助系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于自闭症儿童行为识别及运动预测的方法、装置和诊疗机器辅助系统，方法包括：1从不同角度获取儿童的原始骨架视频数据；2将获取的原始骨架视频数据输入到视图自适应转换单元以自适应地转换到一致的坐标系下，获得人体骨架的最优表示；3将人体骨架的最优表示输入到多尺度特征提取单元以提取人体骨架的高性能的时空特征；4将高性能的时空特征输入到多任务学习单元，对人体进行行为识别和运动预测，获得行为分类结果和运动预测结果。本发明可在行为识别的同时进行未来运动的预测和干预。

本发明授权用于自闭症儿童行为识别及运动预测的方法、装置和诊疗机器辅助系统在权利要求书中公布了：1.一种用于自闭症儿童行为识别及运动预测的方法，其特征在于，包括： 1从不同角度获取儿童的原始骨架视频数据； 2将获取的原始骨架视频数据输入到视图自适应转换单元以自适应地转换到一致的坐标系下，获得人体骨架的最优表示； 3将人体骨架的最优表示输入到多尺度特征提取单元以提取人体骨架的高性能时空特征，包括： 3-1采用空间特征建模算子分别对人体关节尺度和人体部位尺度的空间特征进行提取，包括： 对于人体关节尺度：联合第个关节和第个关节之间的关系的特征被表示为，使用下式对进行迭代计算，提取长-短特征： ； ； 式中，表示映射关节特征的多层感知器，使用Pandas库中的“Concat”函数来拼接特征； 通过下式计算第个关节和第个关节的邻接矩阵： ； 式中，T表示矩阵的转置符号；k用于求和计数，范围是[1,J]，J表示数据集中标注的人体关节的总数； 采用下式计算邻接矩阵： ； 式中，是对应的多阶可训练权重矩阵；是基于元素的乘积运算；是骨架的图卷积；表示的一阶多项式；表示的二阶多项式；表示的一阶多项式；表示的二阶多项式； 最后通过下式获取人体关节尺度的空间特征： ； 式中，是阶数；是Rule函数；表示多尺度特征提取单元的输入，表示权重矩阵； 对于人体部位尺度：用邻居邻接矩阵代替邻接矩阵，是对角变换矩阵，其他计算方式与人体关节尺度的空间特征提取方法相同； 3-2采用时间特征建模算子分别对人体关节尺度和人体部位尺度的时间特征进行提取，包括： 对于人体关节尺度，利用一维卷积提取输入序列沿时间方向的特征，再使用ReLU激活函数进行非线性变换，获得人体关节尺度的时间特征，计算公式为： ； 式中，表示人体关节尺度的时间特征，和分别表示卷积核大小和步长； 人体部位尺度的时间特征提取方法与人体关节尺度的时间特征提取方法相同； 3-3将人体部位尺度的特征的所有列复制一次，使其能够与人体关节尺度的特征在尺寸上相匹配；使用Concat函数将人体关节尺度和人体部位尺度的特征拼接起来，得到多尺度特征提取单元最终的高性能时空特征； 4将高性能时空特征输入到多任务学习单元，对人体进行行为识别和运动预测，获得行为分类结果和运动预测结果。

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浙江大学滨江研究院，其通讯地址为：310051 浙江省杭州市滨江区东信大道66号二号楼301；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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