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龙图腾网获悉柳州工学院申请的专利基于机器学习的人体行为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：CN120164260B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510329360.4，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于机器学习的人体行为识别方法是由韦灵;杨超群;刘静仪;黎伟强;王逸松设计研发完成，并于2025-03-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的人体行为识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于机器学习的人体行为识别方法，涉及人体行为识别技术领域，该方法包括：获取目标视频数据，收集包含不同人体行为的视频数据以及对应的行为类别作为历史数据；分别对目标视频数据和历史数据进行预处理，得到目标数据和训练数据；构建基于小龙虾优化算法优化的LSTM网络模型，并输入训练数据进行训练，得到最优行为识别模型；将目标数据输入到最优识别模型中，得到行为类别。本发明通过构建基于小龙虾优化算法优化的LSTM网络模型并输入训练数据进行训练，得到最优识别模型，对目标视频数据进行特征提取，通过逆加权的方式获得全局特征表示，全面地反映视频中的行为信息，提升最优行为识别模型的准确性和可靠性。

本发明授权基于机器学习的人体行为识别方法在权利要求书中公布了：1.基于机器学习的人体行为识别方法，其特征在于，包括： S1：获取目标视频数据，收集包含不同人体行为的视频数据以及对应的行为类别作为历史数据； S2：分别对所述目标视频数据和所述历史数据进行预处理，得到目标数据和训练数据；预处理具体步骤包括： S21：从视频数据中按照预设的时间间隔提取视频帧，对所述视频帧进行处理，得到增强视频帧，并使用卷积神经网络对所述增强视频帧进行特征提取，得到特征序列； S22：对所述特征序列进行归一化处理和平滑处理，得到增强特征序列； S23：计算所述增强特征序列之间的距离，并根据所述距离使用逆距离加权的方式，得到加权特征； S24：通过平均值聚合的方法，将所述加权特征进行汇总，得到全局特征表示； S3：构建基于小龙虾优化算法优化的LSTM网络模型，并输入所述训练数据进行训练，得到最优行为识别模型；所述小龙虾优化算法优化的具体步骤包括： S33：利用均方误差作为LSTM网络模型的适应度函数； S34：初始化种群，随机生成小龙虾个体位置，每个小龙虾个体代表一个LSTM网络模超参数组； S35：计算初始化种群个体适应度值，并随机生成环境温度值； S36：设置迭代机制，每次形成新的种群时，随机成一个环境温度，根据所述迭代机制得到种群一或种群二； S37：对所述种群一或所述种群二中的每个个体的适应度值进行计算，若输出的适应度值高于预设的适应度阈值，则输出最优超参数，否则，继续迭代，直至适应度值高于预设的适应度阈值或达到最大迭代次数，得到最优超参数； S4：将所述目标数据输入到最优识别模型中，得到行为类别。

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柳州工学院，其通讯地址为：545616 广西壮族自治区柳州市鱼峰区新柳大道99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”。