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龙图腾网获悉北京奇虎科技有限公司申请的专利动作理解方法、装置、计算机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：CN111507137B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：201910100446.4，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权动作理解方法、装置、计算机设备及存储介质是由赵鑫;刘洛麒设计研发完成，并于2019-01-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本动作理解方法、装置、计算机设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种动作理解方法、装置、计算机设备及存储介质，包括：获取待识别的目标图像，其中，所述目标图像中包括目标用户的肢体动作图像；提取所述目标图像中所述肢体动作图像中的关键点信息；将所述关键点信息输入至预设的动作分析模型中；读取所述动作分析模型中输出的分类结果，其中，所述分类结果中包括所述肢体动作图像的理解信息。由于，长短期记忆神经网络模型在图像处理时具有记忆性，因此，当对连续的用户动作进行判断识别，能够记忆上一个识别节点的处理结果，并将其与当前处理的目标图像内容进行关联性识别，使图像识别在时序上具有关联性，提高了动作分析模型对连续关联图像识别的准确率。

本发明授权动作理解方法、装置、计算机设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种动作理解方法，其特征在于，包括： 获取待识别的目标图像，其中，所述目标图像中包括目标用户的肢体动作图像； 提取所述目标图像中所述肢体动作图像中的关键点信息； 将所述关键点信息输入至预设的动作分析模型中，其中，所述动作分析模型为预先训练至收敛状态，用于对人体的肢体动作进行图像分析的长短期记忆神经网络模型； 读取所述动作分析模型中输出的分类结果，其中，所述分类结果中包括所述肢体动作图像的理解信息； 所述读取所述动作分析模型中输出的分类结果之后，包括： 将所述分类结果反馈输入至所述动作分析模型的输入接口，以使所述动作分析模型将所述分类结果传递至下一个动作理解的理解节点中，使动作理解在时序上具有连贯性，所述动作分析模型输出的分类结果被用于预测所述肢体动作的危险度； 获取预设的动作映射列表，其中，所述动作映射列表中记载动作行为与危险性数值之间的映射关系； 以所述分类结果为检索条件在所述动作映射列表查找与所述动作行为具有映射关系的危险性数值； 根据所述危险性数值识别所述目标用户在未来时序中的动作是否具有危险性，当所述目标用户在未来时序中的动作具有危险性时，执行预设的警示指令。

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