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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于离群点原型学习的开集骨架动作识别方法和装置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：CN121564806B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202610093939.X，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于离群点原型学习的开集骨架动作识别方法和装置是由王柏村;宋词;鲍劲松;郑湃;肖潇;杨辰龙设计研发完成，并于2026-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于离群点原型学习的开集骨架动作识别方法和装置在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于离群点原型学习的开集骨架动作识别方法和装置。本申请提供的方法，包括：构建神经网络模型；对人体骨架数据进行预处理，通过多分支特征提取网络获取初始特征；通过分类器与超球体特征映射器分别对初始特征进行处理，得到动作类别逻辑预测值及分支特征；基于训练集训练神经网络模型，待迭代第一迭代次数后，通过多类损失优化分布内样本特征空间，在优化后的分布内样本特征空间内合成虚拟离群点，结合分布内样本与虚拟离群点优化能量边界，待迭代第二迭代次数后，依据验证集的开集识别与闭集分类综合性能筛选最优模型权重；基于训练完成的神经网络模型输出的能量分数与动作分类结果，判断动作类型并触发机器人对应操作。

本发明授权一种基于离群点原型学习的开集骨架动作识别方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于离群点原型学习的开集骨架动作识别方法，其特征在于，所述方法包括： 构建骨架动作识别神经网络模型； 对人体骨架数据进行预处理，通过多分支特征提取网络获取初始特征； 通过分类器与超球体特征映射器分别对所述初始特征进行处理，得到动作类别逻辑预测值及统一超球体特征空间内的分支特征；动作类别逻辑预测值是分类器对初始特征进行处理后，输出的用于判断样本属于不同动作类别的概率或可能性数值； 划分所述人体骨架数据为训练集与验证集，基于所述训练集训练所述骨架动作识别神经网络模型，待迭代第一迭代次数后，通过多类损失优化分布内样本特征空间，在优化后的分布内样本特征空间内合成虚拟离群点，结合分布内样本与虚拟离群点优化能量边界，待迭代第二迭代次数后，依据验证集的开集识别与闭集分类综合性能筛选最优模型权重； 将实时采集的人工骨架数据输入训练完成的骨架动作识别神经网络模型，通过神经网络模型输出的能量分数与动作分类结果，判断动作类型并触发机器人对应操作。

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，其通讯地址为：310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866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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