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龍圖騰網獲悉深圳大學申請的專利一種基于骨骼點的人體行為識別方法、設備與存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN117315770B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310978530.2，技術領域涉及：G06V40/20；該發明授權一種基于骨骼點的人體行為識別方法、設備與存儲介質是由盧波翰;從镕;張婷茹設計研發完成，并于2023-08-04向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于骨骼點的人體行為識別方法、設備與存儲介質在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于骨骼點的人體行為識別方法、設備與存儲介質，應用于行為識別技術領域。包括以下步驟：S1.數據采集；S2.構建人體檢測與姿態估計網絡；S3.訓練并測試人體檢測與姿態估計網絡；S4.進行人體檢測與姿態估計；S5.人體多目標跟蹤；S6.重復S4與S5直至完成對所有視頻幀的處理，最終得到全部視頻幀的人體關鍵點坐標堆疊數組；S7.構建人體行為識別網絡；S8.訓練并測試人體行為識別網絡；S9.人體行為識別。本發明基于骨骼點進行人體行為識別，通過提取骨骼點的位置變換信息即可有效地理解目標的行為，具有較高的準確性；同時也降低了數據處理量，具有較高的實時性。

本發明授權一種基于骨骼點的人體行為識別方法、設備與存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種基于骨骼點的人體行為識別方法，其特征在于，包括以下步驟： S1.數據采集：使用攝像頭拍攝現實場景中的視頻數據； S2.構建人體檢測與姿態估計網絡：基于輕量化改進的YOLO-Pose算法，構建由ShuffleNetV2_k5為主干網絡、BiFPN頸部網絡與Decoupled-Head解耦檢測頭三個部分組成的人體檢測與姿態估計網絡； S3.訓練并測試人體檢測與姿態估計網絡：將COCO-Keypoints數據集劃分為訓練集、測試集及驗證集，并使用訓練集對S2構建的人體檢測與姿態估計網絡進行訓練，使用驗證集進行驗證，最后使用測試集對經過訓練與驗證后的人體檢測與姿態估計網絡進行測試； S4.進行人體檢測與姿態估計：使用經過輕量化改進的YOLO-Pose算法對采集到的視頻進行處理，得到人體檢測框與17個人體關鍵點坐標及其對應置信度； S5.人體多目標跟蹤：將S4中得到的人體檢測框與17個人體關鍵點坐標及其對應置信度輸入到BoT-SORT多目標跟蹤算法中，為每個檢測到的人體賦予唯一的身份序號并匹配前一幀與當前幀中的相同人體目標，并按照身份序號對當前幀中的人體關鍵點坐標進行排序； S6.重復S4與S5直至完成對所有視頻幀的處理，最終得到全部視頻幀的人體關鍵點坐標堆疊數組； S7.構建人體行為識別網絡：基于PoseC3D算法進行改進，使用融合了CBAM注意力機制的ShuffleNetV2_k5網絡替換PoseC3D算法的原始主干網絡，從而得到人體行為識別網絡； S8.訓練并測試人體行為識別網絡：將NTU-RGB+D60XSub數據集劃分為訓練集、測試集及驗證集，并使用訓練集對S7的人體行為識別網絡進行訓練，使用驗證集進行驗證，最后使用測試集對經過訓練與驗證后的人體行為識別網絡進行測試； S9.人體行為識別：使用經過輕量化改進的PoseC3D算法對S6得到的人體關鍵點坐標堆疊數組結果進行處理，最終得到人體行為識別結果及置信度。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人深圳大學，其通訊地址為：518060 廣東省深圳市南山區粵海街道南海大道3688號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。