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龍圖騰網獲悉廣州大學申請的專利一種基于雙流動力學特征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：CN116386131B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05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：202310176073.5，技術領域涉及：G06V40/20；該發明授權一種基于雙流動力學特征的人體行為識別方法是由曹忠;鄭銳;趙文靜;尚文利;胡偉俊;程有勇設計研發完成，并于2023-02-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于雙流動力學特征的人體行為識別方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于雙流動力學特征的人體行為識別方法，包括：先提取人體骨骼關節點的空間三維信息，得到人體關節點序列，并通過人體關節點序列轉化為人體骨骼序列數據集。構建動力學特征提取模塊，并通過構建的空間圖卷積模塊和時間卷積模塊和動力學特征提取模塊來構建動力學時空圖卷積網絡。最后利用動力學時空圖卷積網絡構建雙流動力學時空圖卷積網絡，將人體關節點序列轉化為人體骨骼序列作為雙流輸入，最終將雙流加權融合實現人體行為識別分類。本發明解決了現有技術對偏向在速度表達和骨架表達的一些行為識別準確率低的問題，通過加權融合互相彌補各自單流網絡的不足，提高了對視頻行為識別的準確率。

本發明授權一種基于雙流動力學特征的人體行為識別方法在權利要求書中公布了：1.一種基于雙流動力學特征的人體行為識別方法，其特征在于，包括如下步驟： S1、根據攝像機拍攝人體行為視頻作為人體行為識別樣本，并對每種人體行為類別進行標注； S2、使用Openpose算法提取人體骨骼關節點的空間三維信息，制作行為分類關節點數據集； S3、將分類關節點數據集轉化為人體骨骼序列數據集； S4、構建動力學提取模塊，將輸入數據轉化成動力學特征； S5、構建空間圖卷積模塊和時間卷積模塊； S6、將關節和骨骼動力學特征作為雙流并行通過步驟S5搭建的空間圖卷積模塊與時間卷積模塊后加權融合實現行為識別分類； 所述動力學提取模塊的具體步驟為： 對于給定的關節點Vk,t，用空間三維信息pk,t＝xk,t,yk,t,zk,t∈R3和速度信息vk,t來表示動力學，其中xk,t,yk,t,zk,t分別表示其第t幀的第k個關節點中三個維度的坐標信息； 速度信息為第t幀與第t-1幀的差值，速度信息vk，t計算公式為： vk,t＝pk,t-pk,t-1 其中，pk,t為第t幀的空間三維信息，pk,t-1為第t-1幀的空間三維信息； 在第0幀填補0元素擴充矩陣，使當前結構與位置信息相同； 將位置信息以及速度信息進行編碼，嵌入到高維矩陣中，則高維嵌入計算公式為： 其中為權重矩陣，C1是關節數據的尺寸，ReLu代表線性整流激活函數，b1和b2為偏置向量， 將高維位置信息和高維速度信息進行相加融合得到關節點動力學特征zk，t，其計算公式為： 其中zk,t表示融合了高維位置信息和高位速度信息后的關節點動力學特征； 對于骨骼Mk,t，將骨骼的三維向量信息p′k,t＝x′ k,t,y′ k,t,z′ k,t∈R3和向量變化速度信息v′ k,t＝p′ k,t-p′ k,t-1，進行高維嵌入相加融合得到骨骼動力學特征z′k，t， 其中p′ k,t表示骨骼的三維向量信息，表示骨骼向量速度變化信息，z′ k,t表示骨骼的三維向量信息和骨骼向量速度變化信息融合后的動力學特征。

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廣州大學，其通訊地址為：510006 廣東省廣州市大學城外環西路230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”。