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龙图腾网恭喜浙江大华技术股份有限公司申请的专利动作识别方法和装置、存储介质及电子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：CN113537122B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202110858676.4，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权动作识别方法和装置、存储介质及电子设备是由刘金松;魏乃科;潘华东;殷俊设计研发完成，并于2021-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本动作识别方法和装置、存储介质及电子设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种动作识别方法和装置、存储介质及电子设备。该方法包括：从包含目标对象的目标视频片段中，提取出所述目标对象当前所执行的目标动作的动作特征序列；将动作特征序列输入多个基于注意力机制构建的上下文识别模型中，得到多个发射矩阵参数；获取基于高斯混合分布机制构建的隐马尔科夫模型在训练到目标状态下得到的状态转移矩阵参数；分别对各个发射矩阵参数和状态转移矩阵参数进行整合计算，得到与每个动作类别各自对应的动作识别系数；将动作识别系数中的最大值对应的目标动作类别，识别为目标动作匹配的动作类别。本发明解决了现有的动作识别技术识别准确率较低的技术问题。

本发明授权动作识别方法和装置、存储介质及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种动作识别方法，其特征在于，包括：获取多个样本视频片段；利用所述多个样本视频片段对初始化隐马尔科夫模型进行训练，直至达到第一训练收敛条件，包括：采用最大期望算法对初始化隐马尔科夫模型进行训练，得到状态转移矩阵参数；通过维比特算法获取从所述样本视频片段中提取出的样本特征序列对应的隐状态类别，并将所述隐状态类别作为用于训练得到上下文识别模型的参考标签；将达到所述第一训练收敛条件的隐马尔科夫模型确定为达到目标状态，并保存所述目标状态下隐马尔科夫模型中的状态转移矩阵参数；利用所述多个样本视频片段以及所述目标状态下隐马尔科夫模型中的各个隐状态类别对应的标签，对每个动作类别各自对应的初始化上下文识别模型进行训练，直至达到第二训练收敛条件；从包含目标对象的目标视频片段中，提取出所述目标对象当前所执行的目标动作的动作特征序列，选取所述目标对象上对肢体长度敏感度低于一定阈值的特征点作为所述动作特征序列中的提取对象，其中，所述动作特征序列用于指示所述目标对象执行所述目标动作时的时空变化特征；将所述动作特征序列输入多个基于注意力机制构建的上下文识别模型中，得到多个发射矩阵参数，其中，所述多个基于注意力机制构建的上下文识别模型中的每个上下文识别模型，分别是基于多个样本视频片段进行训练得到的用于识别一种动作类别的神经网络模型；获取基于高斯混合分布机制构建的隐马尔科夫模型在训练到目标状态下得到的状态转移矩阵参数，其中，所述隐马尔科夫是基于所述多个样本视频片段进行训练得到的用于确定隐状态类别的神经网络模型；分别对各个所述发射矩阵参数和所述状态转移矩阵参数进行整合计算，得到与每个所述动作类别各自对应的动作识别系数；将所述动作识别系数中的最大值对应的目标动作类别，识别为所述目标动作匹配的动作类别。

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