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龙图腾网恭喜南京信息工程大学申请的专利基于动态局部-全局图卷积神经网络的动作识别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：CN114998525B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202210703550.4，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权基于动态局部-全局图卷积神经网络的动作识别方法是由胡凯;金俊岚;翁成航;沈超文设计研发完成，并于2022-06-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动态局部-全局图卷积神经网络的动作识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于动态局部‑全局图卷积神经网络的动作识别方法，利用注意力机制为三个分区策略下的邻接矩阵动态的分配权重，并将这三个邻接矩阵加权得到可学习的变换矩阵，不同的权重参数编码了在空间维度上不同的特征，增加了在骨骼图中特征建模的表达能力；通过使用改进的Transformer自我注意力来融合局部和全局信息；引入通道注意力，使模型更加关注重要的通道特征，进一步提高了模型的性能，使分类预测结果更加准确。本发明增加了特征建模的表达能力，并通过通道注意力模块有效地增强对更重要的特征信息提取能力，从而大幅提高了动作识别的准确率。

本发明授权基于动态局部-全局图卷积神经网络的动作识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于动态局部-全局图卷积神经网络的动作识别方法，其特征在于，包括以下步骤：1使用姿态估计算法将视频数据先处理成人体骨骼结构数据，原始的骨架序列是用每帧中所有人体关节点的三维坐标表示；2从步骤1获取骨骼信息，节点信息和邻接矩阵A；关节信息是由每个关节点的空间坐标x，y，z组成的特征向量；由于每个骨骼绑定了两个关节，因此定义靠近骨骼重心的关节为源关节，远离重心的关节为目标关节；每个骨骼都表示从其源关节指向其目标关节的向量，该向量包含长度信息和方向信息；因为中心关节没有分配给任何骨骼，使得关节的数量比骨骼的数量多一个，因此向中心关节添加一个值为0的空骨骼，这样骨骼能够和关节使用相同的网络；邻接矩阵A是描述点与边有无联系的一个矩阵，其数值固定；将本步骤的信息用于步骤3；3搭建出带有通道注意力的动态局部-全局图卷积神经网络的基本框架；4搭建带有通道注意力的双流动态局部-全局图卷积神经网络模型，并训练看其效果：将步骤2中骨骼信息和节点信息作为时间特征和空间特征输入到步骤3所搭建的带有通道注意力的动态局部-全局图卷积神经网络中，经过softmax分类器得到预测分数，然后再将2个分数相加，得到最终的分类结果；最终的分类得分为S，其表达式如公式9所示：S＝W1S1+W2S29其中S1，S2分别表示2个子网络的预测得分，范围在0-1之间；W1和W2表示它们的权重，W1+W2＝1，根据结果调整其数值大小；最终的分类得分S结果也在0-1之间；5训练本发明的模型：首先对数据进行预处理，将公开数据集NTU-RGB+D内的数据结构进行重新组合，将步骤2的数据输入到步骤3中；采用Nesterov动量为0.9的随机梯度下降法作为优化策略；其批量为64，权重衰减为0.0001，选择交叉熵作为损失函数来反向传播梯度，训练次数为64次；得到最终准确的分类结果得分S。

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