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龙图腾网获悉中科南京人工智能创新研究院;中国科学院自动化研究所申请的专利一种基于原型对比学习的行为识别方法及系统、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：CN114120447B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202111413784.7，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于原型对比学习的行为识别方法及系统、存储介质是由高浩元;张一帆设计研发完成，并于2021-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于原型对比学习的行为识别方法及系统、存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于原型对比学习的行为识别方法及系统、存储介质，属于人工智能技术领域。包括：于骨骼关键点数据集中采样生成样本集；采用至少两种随机数据变换方法对样本进行转换，得到两组增强样本；将所述两组增强样本分别输入至编码网络中得到两组表征向量；于原型向量集中搜索出与其中一组表征向量中每个表征向量相似度最高的原型向量，并标号生成对应的相似向量集；构建原型对比损失函数；采用所述原型对比损失函数进行反向传播，同时对编码器网络和所有原型向量进行训练。本发明使用的原型对比学习行为识别方法在不需要行为类别标签且不基于自编码器的情况下，即可使用骨骼点序列样本训练得到能有效获得行为表征向量的模型。

本发明授权一种基于原型对比学习的行为识别方法及系统、存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于原型对比学习的行为识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 于骨骼关键点数据集中采样生成样本集； 采用至少两种随机数据变换方法对样本进行转换，得到两组增强样本和； 将所述两组增强样本分别输入至编码网络中得到查询向量和关键向量；查询向量的获取方法如下：；其中表示查询向量，为编码器的神经网络，为神经网络的参数，即要训练的对象； 关键向量的获取方法如下：；其中表示查询向量；i表示样本的标号； 于原型向量集中搜索出与每个关键向量相似度最高的原型向量，并标号生成对应的相似向量集，具体包括：定义一组原型向量集，由K个原型向量组成：； 相似度计算：，即计算向量与向量的余弦相似度； 最高相似度的原型向量获取：；为与标号为i的样本的关键向量相似度最高的原型向量的标号； 基于相似向量集中的原型向量、查询向量和关键向量构建原型对比损失函数； 采用所述原型对比损失函数进行反向传播，同时对编码器网络和所有原型向量进行训练。

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中科南京人工智能创新研究院;中国科学院自动化研究所，其通讯地址为：211135 江苏省南京市创研路266号麒麟人工智能产业园3号楼3楼；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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