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龙图腾网获悉中国移动通信有限公司研究院;中国移动通信集团有限公司申请的专利行为识别模型训练方法、识别方法、装置及存储介质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：CN113536859B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202010314126.1，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权行为识别模型训练方法、识别方法、装置及存储介质是由丁晓璐设计研发完成，并于2020-04-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本行为识别模型训练方法、识别方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种行为识别模型训练方法、识别方法、装置及存储介质。其中，该行为识别模型训练方法包括：基于训练样本集中的骨骼序列生成骨骼序列的语义图，语义图至少包括：结构语义图，结构语义图中根节点对应的邻居节点范围为L跳，L为大于1的自然数；对语义图进行图卷积网络GCN运算，提取所述骨骼序列对应的特征；基于提取的特征对骨骼序列进行行为预测；基于行为预测的识别误差对行为识别模型的模型参数进行调整，得到训练好的行为识别模型。

本发明授权行为识别模型训练方法、识别方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种行为识别模型训练方法，其特征在于，包括： 基于训练样本集中的骨骼序列生成所述骨骼序列的语义图，所述语义图至少包括：结构语义图，所述结构语义图中根节点对应的邻居节点范围为L跳，L为大于1的自然数； 对所述语义图进行图卷积网络GCN运算，提取所述骨骼序列对应的特征； 基于提取的特征对所述骨骼序列进行行为预测； 基于行为预测的识别误差对行为识别模型的模型参数进行调整，得到训练好的行为识别模型； 所述语义图还包括：隐含关系语义图，生成所述骨骼序列的隐含关系语义图包括： 提取所述骨骼序列的各骨骼节点对应的与行为相关的特征，并确定各骨骼节点本身与行为相关的第一关系值及任意两个骨骼节点对应的与行为相关的特征之间的第二关系值； 基于所述第一关系值和所述第二关系值确定所述隐含关系语义图的邻接矩阵，所述隐含关系语义图的邻接矩阵中的对角线上的元素为各骨骼节点对应的第一关系值，其余元素为任意两个骨骼节点的特征之间的第二关系值，以表征所述骨骼序列中不同骨骼节点之间与行为相关的隐含连接关系； 所述对所述语义图进行GCN运算，提取所述骨骼序列对应的特征，还包括： 对所述隐含关系语义图进行GCN运算，提取所述骨骼序列的隐含关系语义图对应的第二特征。

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