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龙图腾网获悉中南大学申请的专利基于自适应骨骼分组与方向敏感时空建模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：CN121392981B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511987426.5，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于自适应骨骼分组与方向敏感时空建模的动作识别方法是由黄伟红;尚鑫剑;刘硕;肖妍玮设计研发完成，并于2025-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应骨骼分组与方向敏感时空建模的动作识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供了基于自适应骨骼分组与方向敏感时空建模的动作识别方法，涉及骨架动作识别技术领域，包括：骨架动作序列输入与特征嵌入、自适应骨骼分组与方向加权时空建模、主干建模与特征细化、自适应时间下采样、多流特征融合与分类输出和动作识别损失评估。骨架动作序列输入与特征嵌入获取引入结果、自适应骨骼分组与方向加权时空建模获取调整结果、主干建模与特征细化获取处理结果、自适应时间下采样获取重构结果、多流特征融合与分类输出，最后执行动作识别损失评估，本发明在提高骨架动作识别精度的同时，降低了长序列建模计算的复杂度，从而实现了骨架动作识别实时性和部署效率的双重提升，解决了现有技术中骨架动作识别的精度不高的问题。

本发明授权基于自适应骨骼分组与方向敏感时空建模的动作识别方法在权利要求书中公布了：1.基于自适应骨骼分组与方向敏感时空建模的动作识别方法，其特征在于，所述方法包括： 在骨架动作识别过程中，先执行骨架动作序列输入与特征嵌入，基于采集的骨架动作序列数据进行三层线性映射，并在骨架动作序列前引入全局时空Token以获取引入结果； 将引入结果作为自适应骨骼分组与方向加权时空建模的输入，基于通道拆分与构建的特征分支获取骨骼分组，将骨骼分组输入至自适应骨骼分组机制，所述自适应骨骼分组机制，包含：关节分组打分计算、软分配矩阵生成和部位级特征聚合，所述关节分组打分计算是指，针对方向分支，基于轻量MLP得到每个关节在部位组上的隶属打分，获取关节-部位组相关性打分矩阵，所述软分配矩阵生成是指对关节-部位组相关性打分矩阵施加softmax函数，基于获得的每个关节在不同组上的归一化隶属权重运算后获取关节-部位组软分配矩阵，所述部位级特征聚合表示基于关节-部位组软分配矩阵对方向分支的关节特征进行加权聚合，得到部位级时空特征； 在获取部位级时空特征后，引入多方向时空扫描机制，所述多方向时空扫描机制表示分别对动作在不同时空方向的依赖关系进行建模，所述多方向时空扫描机制基于状态空间建模结构实现，进行方向权重自适应融合，对门控权重矩阵进行全局池化，基于MLP和softmax函数得到4个方向的权重向量，将四个方向的扫描特征张量进行加权融合，获取方向敏感的时空表征，进行特征合并与残差连接，具体过程如下：将方向敏感的时空表征与空间分支、时间分支的输出结果进行拼接基于三分支输出张量的一致性； 将特征合并与残差连接的调整结果作为主干建模与特征细化的输入，通过状态空间建模获取状态空间模型的输出特征，并进行归一化与残差增强处理获取处理结果； 将处理结果作为自适应时间下采样的输入，基于相邻帧的特征变化幅度采用动态采样策略，执行下采样与特征重构获取重构结果； 将重构结果作为多流特征融合与分类输出的输入，基于可学习权重对构建的三条特征流进行加权融合获取融合结果，所述三条特征流包含：关节流、骨骼流和动作流； 将引入结果、特征合并与残差连接的调整结果、处理结果、重构结果和融合结果作为动作识别损失评估的输入以获取动作识别的总损失。

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