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龙图腾网恭喜北京邮电大学申请的专利基于骨骼点的时空域优化实时人体动作计数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：CN119360270B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202411385193.7，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于骨骼点的时空域优化实时人体动作计数方法是由张蓝姗;张一硕;阙喜戎;龚向阳;王文东设计研发完成，并于2024-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于骨骼点的时空域优化实时人体动作计数方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于骨骼点的时空域优化实时人体动作计数方法，用于对多媒体实时视频智能分析中。本发明方法包括：根据不同动作的标准示范视频对应生成若干条动作字典条目，每条目包含动作索引，骨骼点‑动作状态值的映射函数，理想时间‑动作状态波形，不同稠密采样的期望关键帧序列；对输入的视频流识别每个动作视频，对动作视频识别动作类型，根据关键帧序列对视频提取关键帧，并根据提取的关键帧的状态值动态调整所使用的期望关键帧序列，最后基于所提取的关键帧判断动作是否合格；进行动作计数直到视频流中断或结果，输出计数结果。本发明可实现动作内容可知的实时人体动作计数，且保证了足够高的精确度，识别的动作种类具有高可拓展性。

本发明授权基于骨骼点的时空域优化实时人体动作计数方法在权利要求书中公布了：1.一种基于骨骼点的时空域优化实时人体动作计数方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，构建动作字典；动作字典包含多条动作字典条目，一条动作字典条目由一种动作的标准示范视频生成，包含如下特征：用于动作类型识别的动作索引，选择K个时刻的视频帧的人体骨骼点形成，K1；用于将骨骼点映射为动作状态值的映射函数M；用于记录一个动作循环中动作状态值随时间变化的理想波形按照时间-动作状态值构建三个不同稠密度采样的关键帧序列W0、W1和W2；步骤2，接收视频流，通过残差计算消除视频中两个动作之间的冗余帧，对当前动作视频V与动作字典中的动作索引比对，识别动作类型，初始设置动作视频V的期望关键帧序列W为对应动作字典条目中的W1；步骤3，按照当前W的时间点从动作视频V中提取第i个关键帧，i初始为1，识别关键帧中的人体骨骼点并根据相应的映射函数M计算动作状态值，将得到的时间-动作状态值cixi,yi存入数组C，xi和yi代表第i个关键帧的时间点和动作状态值；步骤4，由期望的第i个关键帧的时间-动作状态值和实际得到的cixi,yi，动态调整期望关键帧序列W；其中，设置最小调节阈值t和最大调节阈值T，计算yi和的差值，然后执行：1若该差值不大于t，则保持当前采样稠密度；2若差值大于T，将W设置为W2，然后从大于时间点的视频帧开始，转步骤3提取第i个关键帧；3若差值大于t且不大于T，将采样稠密度提高一级，按比例压缩关键帧序列的时间轴，然后重新采样；若2和3的情况中，当前W已经为W2，不能再提高稠密度，则重新记录一个稠密度采样的关键帧序列W2′；步骤5，判断是否检测到动作视频V的动作结束信号，若否，继续转步骤3提取下一个关键帧；若是，计算数组C对应的时间-动作状态波形与理想波形的误差，若误差超过误差阈值，判断当前动作不合格，否则判断当前动作合格；步骤6，判断是否存在新记录的关键帧序列W2′，若存在，当动作判断不合格时，丢弃W2′，当动作判断合格时，用W2′更新W2，并从W2′中重新采样W0和W1，然后取下一个动作视频转步骤2执行；若不存在，直接取下一个动作视频转步骤2，开始对下一个动作视频进行动作检测；直到视频流中断或视频结束，输出人体动作计数结果。

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