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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于局部特征辅助的自监督动作识别方法及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：CN118196898B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202410352310.3，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于局部特征辅助的自监督动作识别方法及系统是由林碧云设计研发完成，并于2024-03-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于局部特征辅助的自监督动作识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及动作识别技术领域，公开了一种基于局部特征辅助的自监督动作识别方法及系统，包括以下具体步骤：获取未标注骨架序列；进行数据增强处理，得到增强视图；输入到图卷积识别网络中；通过全局编码器中获得全局特征，并将全局特征输入到预测器中获得预测特征；构建全局损失；将增强视图分为上肢关节和下肢关节，分别输入到对应的局部编码器中，得到局部特征；构建局部损失；通过自注意力机制，基于全局特征得到显著性特征和非显著性特征；构建显性与非显性损失；训练图卷积识别网络；通过训练好的图卷积识别网络进行动作识别。本发明解决了现有技术未充分利用局部信息的问题，且具有能有效捕获区分性表示，学习能力强的特点。

本发明授权一种基于局部特征辅助的自监督动作识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于局部特征辅助的自监督动作识别方法，其特征在于：包括以下具体步骤： 获取未标注骨架序列； 对未标注骨架序列进行数据增强处理，得到增强视图； 将增强视图输入到图卷积识别网络中； 通过共享相同权重的全局编码器中获得全局特征，并将全局特征输入到预测器中获得预测特征；基于全局特征及预测特征构建全局损失； 所述的构建全局损失，具体步骤为： 将增强视图输入到共享相同权重的全局编码器中获得全局特征； 将全局特征经过由两层全连接层构成的预测器生成对应的预测特征和 将看作是的正样本对，将看作是的正样本对，其他样本即为负样本对； 采用预测任务代替全局特征以及预测特征之间的对比任务；通过将全局特征映射到预测特征空间，建立相应动作之间的预测关系，最大化全局特征和预测特征之间的一致性；基于全局特征及预测特征构建全局损失： 将增强视图分为上肢关节和下肢关节，分别将上肢关节和下肢关节输入到对应的局部编码器中，得到局部特征；基于局部特征构建局部损失； 通过自注意力机制，基于全局特征得到显著性特征和非显著性特征；基于显著性特征和非显著性特征构建显性与非显性损失； 基于全局损失、局部损失、显性与非显性损失训练图卷积识别网络； 通过训练好的图卷积识别网络进行动作识别。

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