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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利一种行为识别方法、装置、计算机设备和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：CN116740812B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202310710567.7，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种行为识别方法、装置、计算机设备和存储介质是由瞿晓阳;王健宗;曾尘杰设计研发完成，并于2023-06-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种行为识别方法、装置、计算机设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及样本处理领域，尤其公开了一种行为识别方法、装置、计算机设备和存储介质，以解决对时序数据进行智能序列识别时，算力消耗过大的问题。该方法包括：提取待识别时序图像的局部具体特征；将携带局部具体特征的待识别时序图像输入姿势检测模型，得到包含预期姿势的预期时序图像；提取预期时序图像的全局抽象特征；将携带全局抽象特征的预期时序图像输入行为识别模型，识别出预期时序图像的行为类别和属性。

本发明授权一种行为识别方法、装置、计算机设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种行为识别方法，其特征在于，包括： 提取待识别时序图像的局部具体特征； 将携带所述局部具体特征的待识别时序图像输入姿势检测模型，得到包含预期姿势的预期时序图像； 提取所述预期时序图像的全局抽象特征； 将携带所述全局抽象特征的预期时序图像输入行为识别模型，识别出所述预期时序图像的行为类别和属性； 所述姿势检测模型通过姿势检测模型训练方法训练得到，包括： 获取训练图像，所述训练图像包括图像内容以及所述图像内容的姿势标签，所述姿势标签用于指示所述训练图像是否包含所述预期姿势； 提取所述训练图像的局部具体特征； 依据携带所述局部具体特征的训练图像，对初始姿势检测模型进行训练，得到所述预期姿势的执行概率； 根据所述预期姿势的执行概率与所述姿势标签的差异，调整所述姿势检测模型的模型参数并继续训练，直至满足训练停止条件时结束训练，得到所述姿势检测模型； 所述依据携带所述局部具体特征的训练图像，对初始姿势检测模型进行训练，得到所述预期姿势的执行概率，包括： 依据所述局部具体特征，判断所述训练图像是否包含所述预期姿势； 若所述训练图像包含所述预期姿势，则将所述训练图像标记为预期图像； 若所述训练图像不包含所述预期姿势，则将所述训练图像标记为非预期图像； 依据所述预期图像和非预期图像的数量，得出所述预期姿势的执行概率。

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