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龙图腾网恭喜常州大学申请的专利一种超关节与多模态网络及其在行为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：CN114782992B 。

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：202210464698.7，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种超关节与多模态网络及其在行为识别方法是由侯振杰;施海勇;钟卓锟;尤凯军设计研发完成，并于2022-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种超关节与多模态网络及其在行为识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及神经网络技术领域，尤其涉及一种超关节与多模态网络及其在行为识别方法，包括：采集人体深度图，利用DMMS流对深度图进行特征提取，并计算深度数据预测分数；采集人体骨架序列，分别提取原始关节和超关节数据，结合超关节和普通关节构建骨架信息，送入结构化时空特征学习模型，得到静态和动态关节数据流、静态和动态超关节数据流，并将原始关节和超关节的数据流进行自适应权重融合，分别得到关节数据预测分数和超关节预测分数；将DMMS流和骨架流的分类预测分数相加生成最终的预测分数。本发明从深度图中学习人体部位在空间中丰富的纹理信息，从骨架序列中学习运动姿态变化中丰富的时空特征。

本发明授权一种超关节与多模态网络及其在行为识别方法在权利要求书中公布了：1.一种超关节与多模态网络及其在行为识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1采集人体深度图，利用DMMS流对深度图进行特征提取，并计算深度数据预测分数；S2、采集人体骨架序列，并分别提取原始关节和超关节数据，结合超关节和普通关节构建骨架信息，将骨架信息送入结构化时空特征学习模型，分别得到静态和动态关节数据流、静态和动态超关节数据流，并将原始关节和超关节的数据流自适应权重融合，得到关节数据预测分数和超关节预测分数；所述步骤S2包括：S21、根据普通关节的依赖关系进行超关节构建，并根据超关节和普通关节构建骨架信息；所述超关节构建包括：首先，计算RWE和RWH，分别为RW指向RE和RH的方向向量，计算公式如下： 其中,RW，RE和RH分别表示人体骨架中的右手腕，右手肘和右手；然后，计算两个相交向量的笛卡尔积得到向量所在平面的法向量n，计算公式如下： 然后，以RE为起点的两个骨骼的方向向量，计算两个方向向量的夹角，计算公式如下： 最后得到超关节数据向量HyperJoint，计算公式为： 所述结合超关节和普通关节构建骨架信息包括：构成人体的骨架图用变量GV,H表示，公式为： 其中，V是构成人体骨架图的空间节点集合，H是给人体骨架关节上建立的依赖关系；骨架的动态信息被定义为骨架序列上相邻骨架上骨架元素之间的差，在时间域上给骨架姿态建立联系，公式如下： S22、将骨架信息送入结构化时空特征学习模型；S3、将DMMS流和骨架流的分类预测分数相加生成最终的预测分数。

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