华南理工大学张通获国家专利权
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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利基于时空图卷积的步态情感识别方法、系统、存储介质及计算机设备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：CN116311503B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202310114285.0，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于时空图卷积的步态情感识别方法、系统、存储介质及计算机设备是由张通;陈业林;陈俊龙设计研发完成，并于2023-02-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于时空图卷积的步态情感识别方法、系统、存储介质及计算机设备在说明书摘要公布了：本发明为基于时空图卷积的步态情感识别方法、系统、存储介质及计算机设备，其方法包括以下步骤：S1、通过反转步态时序方向进行数据增强；S2、通过时空图卷积网络和先验特征统计方法分别获取深度情感特征和先验情感特征；S3、采用特征映射层对先验情感特征进行非线性映射；S4、将深度情感特征和先验情感特征的融合特征输入到情感分类器中以获得情感类别。本发明的特征映射层，通过对先验特征进行非线性映射，实现更有效的特征融合；且引入因果时序卷积替代一般时序卷积，通过增强时序相关性和跨周期特征融合，实现细粒度时序特征的有效提取，同时设计了步行方向识别辅助任务，加快模型的训练收敛速度，增强时序依赖性特征提取能力和情感识别性能。
本发明授权基于时空图卷积的步态情感识别方法、系统、存储介质及计算机设备在权利要求书中公布了：1.基于时空图卷积的步态情感识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、通过反转步态时序方向进行数据增强； S2、通过时空图卷积网络和先验情感特征统计方法分别获取深度情感特征和先验情感特征； S3、采用特征映射层对先验情感特征进行非线性映射； S4、将深度情感特征和先验情感特征的融合特征输入到情感分类器中以获得情感类别； 步骤S2中深度情感特征的获取过程包括： S211、通过步骤S1获取步态数据的关节点时空信息，根据步态骨架节点的拓扑结构，得到相应的邻接矩阵；在邻接矩阵中，有连接的关节点置1，无则置0； S212、将数据输入到深度时空图卷积网络模型；其中，深度时空图卷积网络模型包括三个模块，每个模块由图卷积神经网络GCN和因果时序卷积神经网络CausalTCN组成，进行步态的时空信息提取； S213、输出特征采用全局平均池化操作得到C维特征。
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