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龍圖騰網獲悉江西師范大學申請的專利動作異常檢測方法、系統、終端及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：CN120279601B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26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：202510756823.5，技術領域涉及：G06V40/20；該發明授權動作異常檢測方法、系統、終端及存儲介質是由胡笑羽;鐘思駿;楊心怡;李漢曦;董圣鴻設計研發完成，并于2025-06-09向國家知識產權局提交的專利申請。

本動作異常檢測方法、系統、終端及存儲介質在說明書摘要公布了：本發明提供了一種動作異常檢測方法、系統、終端及存儲介質，該方法包括：獲取樣本數據，并將所述樣本數據輸入動作異常檢測模型進行時空圖卷積，得到樣本時空圖特征；對所述樣本時空圖特征進行時空解耦，得到樣本解耦特征，并對所述樣本解耦特征進行類別預測，得到動作預測結果；根據所述動作預測結果和所述樣本解耦特征確定模型損失，并根據所述模型損失對所述動作異常檢測模型進行參數更新，直至所述動作異常檢測模型收斂；將待檢測數據輸入收斂后的所述動作異常檢測模型進行動作異常檢測，得到動作異常檢測結果。本發明實施例，基于收斂后的動作異常檢測模型能有效地對待檢測數據進行動作異常檢測，提高了動作異常檢測的準確率。

本發明授權動作異常檢測方法、系統、終端及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種動作異常檢測方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取樣本數據，并將所述樣本數據輸入動作異常檢測模型進行時空圖卷積，得到樣本時空圖特征； 對所述樣本時空圖特征進行時空解耦，得到樣本解耦特征，并對所述樣本解耦特征進行類別預測，得到動作預測結果； 根據所述動作預測結果和所述樣本解耦特征確定模型損失，并根據所述模型損失對所述動作異常檢測模型進行參數更新，直至所述動作異常檢測模型收斂； 將待檢測數據輸入收斂后的所述動作異常檢測模型進行動作異常檢測，得到動作異常檢測結果; 將所述樣本數據輸入動作異常檢測模型進行時空圖卷積，得到樣本時空圖特征，包括： 計算所述樣本數據中特征節點的鄰域節點索引，根據所述鄰域節點索引確定局部領域特征，并根據所述局部領域特征計算邊卷積特征； 對所述樣本數據進行圖卷積，得到圖卷積特征，并將所述圖卷積特征和所述邊卷積特征進行拼接，得到拼接特征； 對所述拼接特征進行代表性空間平均池化處理，得到平均池化特征，并對所述平均池化特征進行層次邊卷積，得到注意力圖； 將所述注意力圖與所述圖卷積特征進行組合，得到組合特征，并將所述組合特征按層次維度進行求和，得到所述樣本時空圖特征； 對所述樣本時空圖特征進行時空解耦，得到樣本解耦特征，包括： 對所述樣本時空圖特征進行時間池化，得到第一池化特征，并對所述第一池化特征進行卷積，得到樣本空間特征； 對所述樣本時空圖特征進行空間池化，得到第二池化特征，并對所述第二池化特征進行卷積，得到樣本時間特征； 所述樣本解耦特征包括所述樣本時間特征和所述樣本空間特征。

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江西師范大學，其通訊地址為：330000 江西省南昌市高新技術開發區紫陽大道99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”。