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龙图腾网恭喜中国农业银行股份有限公司申请的专利一种行为识别方法、系统、设备及存储介质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：CN114898248B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202210390053.3，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种行为识别方法、系统、设备及存储介质是由马静;朱绍成设计研发完成，并于2022-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种行为识别方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明实施例提供了一种行为识别方法、系统、设备及存储介质，其中，方法包括：利用预设人体姿态估计算法，对目标视频的每一帧图像进行关节点数据提取，获得目标视频中的目标人物的关节点数据组，利用预设人体姿态估计算法，根据关节点数据组，获得目标人物的骨架数据组和目标人物的关节数据组，基于预设动静态结合特征提取模型，从关节数据组中，提取动静态结合特征向量组，利用预设骨架序列特征提取模型，对骨架数据组进行特征向量提取，获得目标人物的骨架序列特征向量，根据目标人物的骨架序列特征向量和动静态结合特征向量组，确定目标人物的行为状态。本发明可以提高对行为动作的识别精度。

本发明授权一种行为识别方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种行为识别方法，其特征在于，所述方法包括： 利用预设人体姿态估计算法，对目标视频的每一帧图像进行关节点数据提取，获得所述目标视频中的目标人物的关节点数据组； 利用所述预设人体姿态估计算法，根据所述关节点数据组，获得所述目标人物的骨架数据组和所述目标人物的关节数据组，其中，所述骨架数据组中包括所述目标视频各帧图像中的骨架图像数据，所述关节数据组中包括多个目标关节的图像数据组，每个所述目标关节的图像数据组中均包括所述目标视频各帧图像中，该目标关节的关节图像数据； 基于预设动静态结合特征提取模型，从所述关节数据组中，提取动静态结合特征向量组，其中，所述预设动静态结合特征提取模型由预设流密度算法、预设目标视频序列特征提取模型和预设动静态特征聚合算法组，所述提取动静态结合特征向量组的过程包括：对所述关节数据组中的各目标关节的图像数据组：利用所述预设流密度算法，对该目标关节的图像数据组中每一帧图像的所述关节图像数据进行光流提取，获得与该目标关节的图像数据组匹配的目标关节光流数据组，其中，所述目标关节光流数据组中，包括所述目标视频每一帧图像中，与所述关节图像数据对应的目标关节光流数据；利用所述预设目标视频序列特征提取模型，从该目标关节的图像数据组中分别提取第一静态特征向量组和第一动态特征向量组；利用所述预设目标视频序列特征提取模型，从与该目标关节的图像数据组匹配的所述目标关节光流数据组中，分别提取第二静态特征向量组和第二动态特征向量组；利用所述预设动静态特征聚合算法组，根据所述第一静态特征向量组、第一动态特征向量组、第二静态特征向量组和第二动态特征向量组，获得与该目标关节图像数据组匹配的动静态结合特征向量，获得与所述关节数据组匹配的所述动静态结合特征向量组，所述动静态结合特征向量组包括多个动静态结合特征向量，所述目标关节与所述动静态结合特征向量存在一一对应关系； 利用预设骨架序列特征提取模型，对所述骨架数据组进行特征向量提取，获得所述目标人物的骨架序列特征向量； 将所述骨架序列特征向量与所述动静态结合特征向量组进行拼接，获得所述目标人物的行为特征向量； 将所述行为特征向量发送至预设行为分类器，以使所述预设分类器确定与所述特征向量匹配的行为标签，并将所述行为标签的内容确定为所述目标人物的行为状态。

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