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龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利一种基于持续学习的骨骼行为识别方法和系统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：CN120708291B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202511178568.7，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于持续学习的骨骼行为识别方法和系统是由闫秋艳;王儒增;高扬;佟毓来设计研发完成，并于2025-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于持续学习的骨骼行为识别方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于持续学习的骨骼行为识别方法和系统，属于行为识别技术领域，解决了现有技术中灾难性遗忘和分类偏执的问题。方法包括：构建骨骼行为识别模型，所述骨骼行为识别模型用于提取输入的骨骼序列数据的特征并预测对应的行为类型；构建增量任务；对于每个增量任务，基于记忆池和当前增量任务样本构建当前训练样本集，在当前训练样本集上基于核函数的互信息损失训练所述骨骼行为识别模型，根据当前增量任务更新各类型的原型特征；将待检测骨骼序列数据输入骨骼行为识别模型得到待检测骨骼序列数据的特征；基于待检测骨骼序列数据的特征和各类型的原型特征得到待检测骨骼序列数据的行为识别结果。实现了快速准确的行为识别。

本发明授权一种基于持续学习的骨骼行为识别方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于持续学习的骨骼行为识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建骨骼行为识别模型，所述骨骼行为识别模型用于提取输入的骨骼序列数据的特征并预测对应的行为类型； 构建增量任务；对于每个增量任务，基于记忆池和当前增量任务样本构建当前训练样本集，在当前训练样本集上基于核函数的互信息损失训练所述骨骼行为识别模型，根据当前增量任务更新各类型的原型特征； 将待检测骨骼序列数据输入骨骼行为识别模型得到待检测骨骼序列数据的特征；基于待检测骨骼序列数据的特征和各类型的原型特征得到待检测骨骼序列数据的行为识别结果； 采用以下公式计算互信息损失： ； 其中，N表示当前训练批次的样本数量，表示骨骼行为识别模型提取的第i个样本的特征，表示第i个样本所属类型的原型特征，表示非第i个样本所属类型的原型特征，C表示类型的数量，表示温度超参数，表示相似度核函数； 根据当前增量任务更新各类型的原型特征，包括： 在当前增量任务每个训练批次结束后，对该训练批次对应的每个类型的原型特征进行平滑更新； 在当前增量任务结束后，对新增类型的原型特征进行校正。

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国矿业大学，其通讯地址为：221116 江苏省徐州市铜山区大学路1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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