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龙图腾网获悉山东科技大学申请的专利一种基于多分支三维图卷积和LSTM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：CN120088863B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510569924.1，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于多分支三维图卷积和LSTM的动作识别方法是由任丙忠;孙亮;尹燕芳设计研发完成，并于2025-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多分支三维图卷积和LSTM的动作识别方法在说明书摘要公布了：本发明属于人体动作识别技术领域，公开了一种基于多分支三维图卷积和LSTM的动作识别方法。本发明设计了一个多分支注意力的三维图卷积操作来同时提取人体骨架序列中的空间特征和局部的时序特征，多分支注意力结构利用多个变换矩阵来提取贡献给不同节点的信息，其中的全局注意力突破了图卷积只关注局部特征的局限，同时每个节点的特征不仅关注了本帧其它节点的信息，还关注了前帧和后帧的节点信息即连续帧节点信息，因此能同时提取骨架序列的空间和时序变换特征，提升了图卷积的特征提取能力。本发明首先利用三维图卷积提取骨架空间和局部时序特征，再利用LSTM提取全局的骨架变化特征，最后通过全连接进行动作分类识别，提高了动作识别准确性。

本发明授权一种基于多分支三维图卷积和LSTM的动作识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多分支三维图卷积和LSTM的动作识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1.对输入的人体三维的姿态序列进行预处理，得到节点流信息数据，包括节点位置信息、节点运动速度信息以及节点运动加速度信息，并对三种信息进行融合； 步骤2.针对相邻多帧的骨架序列，设计多分支注意力的三维图卷积MBA_3DGCN，分别针对本帧及相邻帧提供给自身节点、向内连接的节点、向外连接的节点和全部的其它节点来分别提取特征，并通过相对应的可学习的注意力矩阵进行特征聚合，以实现图卷积操作； 步骤3.利用MBA_3DGCN和LSTM搭建基于骨架序列的动作识别模型； 该动作识别模型首先在MBA_3DGCN模块同时提取骨架序列的空间和局部时序特征的基础上，再利用LSTM网络提取骨架序列的整个时序变化特征，进行动作识别； 步骤4.将节点流信息数据作为动作识别模型的输入，对搭建好的动作识别模型进行训练，并利用训练好的动作识别模型进行动作识别，得到最终的识别结果。

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