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龙图腾网获悉福州大学申请的专利基于多流骨骼特征与时空自注意力的人体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：CN116311527B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202310306295.4，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于多流骨骼特征与时空自注意力的人体行为识别方法是由谢伙生;李语恳设计研发完成，并于2023-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多流骨骼特征与时空自注意力的人体行为识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多流骨骼特征与时空自注意力的人体行为识别方法，包括以下步骤：获取原始关节点坐标矩阵，并转化成多种模态作为不同输入流；对不同的输入流，采用时空自注意力机制分别提取动作中各个节点的长期运动特征及其相互间的依赖特征，并在时间维度上帧间聚合完整动作中的各个子姿势；聚合最优比例的长短期特征，通过全连接层得到行为分类结果；聚合不同的输入流所得出的运动特征分类结果，生成最终行为分类结果。本发明能够有效提高行为识别的效率和准确度。

本发明授权基于多流骨骼特征与时空自注意力的人体行为识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多流骨骼特征与时空自注意力的人体行为识别方法，其特征在于，包括以下步骤：获取原始关节点坐标矩阵，并转化成多种模态作为不同输入流；对不同的输入流，采用时空自注意力机制分别提取动作中各个节点的长期运动特征及其相互间的依赖特征，并在时间维度上帧间聚合完整动作中的各个子姿势；聚合最优比例的长短期特征，通过全连接层得到行为分类结果；聚合不同的输入流所得出的运动特征分类结果，生成最终行为分类结果；将关节点坐标矩阵转化成人体骨骼向量矩阵、关节点运动趋势矩阵、人体骨骼运动趋势矩阵、人体关节角度矩阵和原始关节点坐标矩阵；所述时空自注意力机制包括，空间自注意力机制模块和时间自注意力机制模块；帧间聚合通过卷积来聚合同一个动作中离散的子姿势，具体为：对于空间自注意力机制模块的输出，看成是在时间维度不同帧中一系列子姿势的集合，利用卷积获取其之间的相关性，卷积计算公式为：Xconv＝Conv2D1×1XSAtten对时空自注意力机制和帧间聚合的动作特征加权融合，通过可学习参数α和β通过不断迭代学习，计算出最佳权值，最后通过全连接层输出最终的分类结果，加权融合公式为：Xout＝αXSTAtten+βXconv式中，XSTAtten为时空自注意力机制模块输出；损失函数采用交叉熵损失函数： 其中n为样本数，y为输出的分类结果Xout，ytrue为预测标签；所述聚合不同的输入流所得出的运动特征分类结果，生成最终行为分类结果，具体为：将不同输入流输入到模型后得到的行为分类结果加权聚合，并通过可变参数对各个权重进行调整，以得到最优的行为分类结果；加权聚合公式为：XFinal_out＝aXjoin_out+bXjoin_motion_out+cXbone_out+dXbone_motion_out+eXangle_out其中，Xjoin_out为原始关节点坐标矩阵输出，Xbone_out为人体骨骼向量矩阵、Xjoin_motion_out为关节点运动趋势矩阵、Xbone_motion_out为人体骨骼运动趋势矩阵、Xangle_out为人体关节角度矩阵，a,b,c,d,e,为可变权重。

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