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龍圖騰網(wǎng)獲悉杭州電子科技大學(xué)申請的專利基于時空興趣點和時空圖卷積的人體動作識別方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN118865494B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202410869572.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V40/20；該發(fā)明授權(quán)基于時空興趣點和時空圖卷積的人體動作識別方法是由高慧敏;張嘉悅;盧藝;金世華;郭淼設(shè)計研發(fā)完成，并于2024-07-01向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于時空興趣點和時空圖卷積的人體動作識別方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種基于時空興趣點和時空圖卷積的人體動作識別方法，首先收集人體動作相關(guān)視頻，利用OPENPOSE對視頻進行處理獲取人體骨骼關(guān)節(jié)點；然后使用光流法建立高斯金字塔計算光流向量，再結(jié)合Gabor濾波和高斯濾波進行時空興趣點的提取；將OPENPOSE輸出的關(guān)節(jié)點和時空興趣點進行匹配，形成新的節(jié)點特征，該節(jié)點特征包括輸出的關(guān)鍵點位置、置信度、光流向量大小、時間以及光流向量角度。最后基于人體骨骼結(jié)構(gòu)構(gòu)造關(guān)鍵點時空圖模型，并完成數(shù)據(jù)訓(xùn)練和測試。本發(fā)明基于骨骼識別結(jié)合時空興趣點對人體動作進行識別，同時引入注意力機制，在時間和空間兩個方面進行檢測判斷，提高了行為識別的準(zhǔn)確度。

本發(fā)明授權(quán)基于時空興趣點和時空圖卷積的人體動作識別方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于時空興趣點和時空圖卷積的人體動作識別方法，其特征在于：包括以下步驟： S1、對獲取到的人體動作相關(guān)原始視頻數(shù)據(jù)進行預(yù)處理； S2、通過OPENPOSE算法進行人體骨骼關(guān)節(jié)點提取； S3、獲取時空興趣點空間位置和時間信息； 步驟S3中，結(jié)合光流法進行時空興趣點的檢測，檢測時，首先建立高斯金字塔：對視頻的每一幀進行高斯金字塔的建立之后進行金字塔跟蹤，從頂層開始計算金字塔最頂層圖像上的光流，然后，根據(jù)最頂層光流的計算結(jié)果估計次頂層光流的初始值，計算其精確結(jié)果再反饋到下一層，直至計算出最底層的原始圖像的光流，同時對視頻的每一幀進行此操作；對包含光流信息的視頻幀計算每個像素點光流向量的大小及方向； 接著檢測時空興趣點：使用高斯濾波器對視頻光流場進行平滑處理，用于空間濾波，在時域上采用Gabor對高斯濾波后的視頻進一步處理，增強圖像中的紋理和邊緣信息，得到像素點的時空特征強度Rx,y,t: Rx,y,t＝P*Gfilter*hev2+P*Gfilter*hod21 其中，x和y表示像素點的位置，hev和hod是Gabor濾波器的積分對，定義分別為 其中，ω＝4τ；時空特征強度R主要受到兩個參數(shù)σ和τ的影響，分別表示興趣點檢測器的空間和時間尺度；Gfilter是二維高斯平滑核函數(shù)； 計算每個像素點的時空特征強度，選擇一個閾值threshold使得： Rx,y,tthreshold5 其中，Rx,y,t為該點的時空特征強度；當(dāng)R大于給定閾值時，表明該位置存在一個時空興趣點；選擇輸出興趣點的空間位置信息以及相關(guān)的時間信息，同時輸出時空興趣點的光流向量的大小和方向； S4、歸一化處理； S5、OPENPOSE輸出關(guān)節(jié)點與時空興趣點匹配，形成新的節(jié)點特征； 步驟S5中，對于OPENPOSE輸出的關(guān)節(jié)點，尋找其在時空興趣點中輸出對應(yīng)的空間坐標(biāo)，對于匹配的空間點，進一步特征信息，將匹配的關(guān)節(jié)點和時空興趣點特征拼接在一起，形成新的節(jié)點特征向量，該新的節(jié)點特征向量包括輸出的關(guān)鍵點位置、置信度、光流向量大小、時間以及光流向量角度； S6、構(gòu)建ST-GCN時空圖卷積模型； S7、數(shù)據(jù)訓(xùn)練； S8、數(shù)據(jù)測試 S9、數(shù)據(jù)測試得到滿意的指標(biāo)后可對任意視頻進行動作識別。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人杭州電子科技大學(xué)，其通訊地址為：310018 浙江省杭州市錢塘區(qū)白楊街道2號大街1158號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。