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龍圖騰網獲悉柳州工學院申請的專利基于機器學習的人體行為識別方法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：CN120164260B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29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：202510329360.4，技術領域涉及：G06V40/20；該發明授權基于機器學習的人體行為識別方法是由韋靈;楊超群;劉靜儀;黎偉強;王逸松設計研發完成，并于2025-03-19向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于機器學習的人體行為識別方法在說明書摘要公布了：本發明提供一種基于機器學習的人體行為識別方法，涉及人體行為識別技術領域，該方法包括：獲取目標視頻數據，收集包含不同人體行為的視頻數據以及對應的行為類別作為歷史數據；分別對目標視頻數據和歷史數據進行預處理，得到目標數據和訓練數據；構建基于小龍蝦優化算法優化的LSTM網絡模型，并輸入訓練數據進行訓練，得到最優行為識別模型；將目標數據輸入到最優識別模型中，得到行為類別。本發明通過構建基于小龍蝦優化算法優化的LSTM網絡模型并輸入訓練數據進行訓練，得到最優識別模型，對目標視頻數據進行特征提取，通過逆加權的方式獲得全局特征表示，全面地反映視頻中的行為信息，提升最優行為識別模型的準確性和可靠性。

本發明授權基于機器學習的人體行為識別方法在權利要求書中公布了：1.基于機器學習的人體行為識別方法，其特征在于，包括： S1：獲取目標視頻數據，收集包含不同人體行為的視頻數據以及對應的行為類別作為歷史數據； S2：分別對所述目標視頻數據和所述歷史數據進行預處理，得到目標數據和訓練數據；預處理具體步驟包括： S21：從視頻數據中按照預設的時間間隔提取視頻幀，對所述視頻幀進行處理，得到增強視頻幀，并使用卷積神經網絡對所述增強視頻幀進行特征提取，得到特征序列； S22：對所述特征序列進行歸一化處理和平滑處理，得到增強特征序列； S23：計算所述增強特征序列之間的距離，并根據所述距離使用逆距離加權的方式，得到加權特征； S24：通過平均值聚合的方法，將所述加權特征進行匯總，得到全局特征表示； S3：構建基于小龍蝦優化算法優化的LSTM網絡模型，并輸入所述訓練數據進行訓練，得到最優行為識別模型；所述小龍蝦優化算法優化的具體步驟包括： S33：利用均方誤差作為LSTM網絡模型的適應度函數； S34：初始化種群，隨機生成小龍蝦個體位置，每個小龍蝦個體代表一個LSTM網絡模超參數組； S35：計算初始化種群個體適應度值，并隨機生成環境溫度值； S36：設置迭代機制，每次形成新的種群時，隨機成一個環境溫度，根據所述迭代機制得到種群一或種群二； S37：對所述種群一或所述種群二中的每個個體的適應度值進行計算，若輸出的適應度值高于預設的適應度閾值，則輸出最優超參數，否則，繼續迭代，直至適應度值高于預設的適應度閾值或達到最大迭代次數，得到最優超參數； S4：將所述目標數據輸入到最優識別模型中，得到行為類別。

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柳州工學院，其通訊地址為：545616 廣西壯族自治區柳州市魚峰區新柳大道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”。