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龙图腾网获悉中电信数智科技有限公司;北京邮电大学申请的专利一种基于多尺度策略和交互特征提取的双人运动预测方法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：CN116884081B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202310607626.8，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于多尺度策略和交互特征提取的双人运动预测方法是由杜忠田;周博文;郭彩丽;杨洋;刘芳芳设计研发完成，并于2023-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多尺度策略和交互特征提取的双人运动预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多尺度策略和交互特征提取的双人运动预测方法，包括：获取双人动作视频片段；将所述双人运动序列分为训练集和测试集；对所述人体骨骼关节点进行聚合，得到关节点坐标序列；将所述训练集和所述测试集的所述双人运动序列进行分段，得到最终双人运动序列以及对应的动作真值；构建双人运动预测模型，并将所述最终双人运动序列导入所述双人运动预测模型，迭代生成迭代后双人运动预测模型。通过上述技术方案，提高了运动预测的性能和准确性，降低了预测的难度。

本发明授权一种基于多尺度策略和交互特征提取的双人运动预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度策略和交互特征提取的双人运动预测方法，其特征在于，包括： S101：获取双人动作视频片段； 其中，所述双人动作视频片段包括携带人体骨骼关节点标注信息的原始双人运动序列； S102：将所述双人运动序列分为训练集和测试集； S103：对所述人体骨骼关节点进行聚合，得到关节点坐标序列； S104：将所述训练集和所述测试集的所述双人运动序列进行分段，得到最终双人运动序列以及对应的动作真值； S105：构建双人运动预测模型，并将所述最终双人运动序列导入所述双人运动预测模型，迭代生成迭代后双人运动预测模型； 所述S105还包括： S1051：基于所述最终双人运动序列得到双人动作特征，表达式如下： 其中，PreGCN.为空间图卷积网络，对双人运动序列进行预编码，将其转换为D维的嵌入向量，s1表示1个不同的尺度，p1表示动作的1个执行者，T表示需要预测的动作帧数，D表示维度，Js1表示第s1个尺度下人体骨骼关节点的数量； S1052：构建多尺度特征聚合模块，将所述双人动作特征由细粒度转变为粗粒度，得到粗粒度双人动作特征； S1053：构建多尺度特征分离模块，将所述双人动作特征由粗粒度转变为细粒度，得到细粒度双人动作特征； S1054：构建每个尺度下的运动预测过程，将所述粗粒度双人动作特征和所述细粒度双人动作特征进行拼接、融合以及解码得到预测结果； S1055：将所述预测结果与所述原始双人运动序列进行比较，以平均关节点位置误差为损失函数进行训练，所述损失函数表达式如下： 其中，表示第p个人第t帧第j个关节点预测得到的坐标位置，xp，t，j表示对应人物对应关节点的真实坐标位置，J表示关节点数目，N+T表示预测的帧数，p1和p2表示动作的两个执行者。

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