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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利基于骨骼分解与序列补全的时序受损细粒度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：CN121354225B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202511913688.7，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于骨骼分解与序列补全的时序受损细粒度动作识别方法是由邵典;时铭飞;刘黎可;吉博文设计研发完成，并于2025-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于骨骼分解与序列补全的时序受损细粒度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骼分解与序列补全的时序受损细粒度动作识别方法，通过上下文学习模块，利用先验骨骼数据库中的提示对与待修复序列的查询对，恢复时序受损骨骼序列中的缺失帧，生成基本完整的骨骼序列；根据人体结构将关节点划分为多个语义区域，并依据各区域运动强度区分为动态与静态区域，分别施加强、弱不同的时空扰动和重组，构建出增强后的动态序列与静态序列；基于拉格朗日动力学原理，通过MLP建模并融合得到加速度序列；最后将交叉融合特征通过图卷积网络完成动作分类。本发明有效提升了模型在时序不完整条件下的鲁棒性，增强了对细微动作差异的判别力，在公开数据集上取得了优于现有方法的识别准确率。

本发明授权基于骨骼分解与序列补全的时序受损细粒度动作识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于骨骼分解与序列补全的时序受损细粒度动作识别方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1：获取待动作识别的人体动作视频，并提取二维骨骼序列；若为完整序列，则采用传统模型进行细粒度动作识别，若为存在时序受损的不完整序列，则进入步骤2，所述不完整序列中包括正常的骨骼帧和有缺陷的骨骼帧； 步骤2：通过上下文学习恢复有缺陷的骨骼帧，生成基本完整的骨骼序列： 利用先验数据库构建提示对，并根据不完整序列构建查询对； 将提示对与查询对输入上下文学习模块，输出基本完整的骨骼序列；所述上下文学习模块能够表征从上下文到缺失内容的映射关系； 步骤3：将人体关节点划分为多个语义区域，基于所述基本完整的骨骼序列，计算每个语义区域的平均运动强度；根据平均运动强度，将语义区域分为动态区域和静态区域；对属于动态区域的动态区域序列采用强空间时序扰动，对属于静态区域的静态区域序列采用弱增强时序扰动，对扰动后的序列进行重组，分别得到动态序列和静态序列； 步骤4：对于序列、和，分别构建对应的加速度序列，其中对应加速度序列，对应加速度序列，对应加速度序列； 步骤5：将三个序列融合得到融合位移序列；将三个加速度序列融合得到融合加速度序列；将序列和序列融合得到交叉融合特征序列，将交叉融合特征序列输入图卷积网络中，得到最初待识别动作对应各个动作类别的概率，以概率最高的动作类别作为识别动作。

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