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龍圖騰網(wǎng)獲悉北京工業(yè)大學(xué);北京誠星科技有限公司申請(qǐng)的專利基于時(shí)序線性人體蒙皮模型和圖卷積網(wǎng)絡(luò)的四方向交警手勢(shì)識(shí)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(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115731613B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-23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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202211424842.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V40/20；該發(fā)明授權(quán)基于時(shí)序線性人體蒙皮模型和圖卷積網(wǎng)絡(luò)的四方向交警手勢(shì)識(shí)別方法是由何堅(jiān);呂孟飛;張丞;熊哲波設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-11-14向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于時(shí)序線性人體蒙皮模型和圖卷積網(wǎng)絡(luò)的四方向交警手勢(shì)識(shí)別方法在說明書摘要公布了：基于時(shí)序線性人體蒙皮模型和圖卷積網(wǎng)絡(luò)的四方向交警手勢(shì)識(shí)別方法屬于電子信息領(lǐng)域。本方法利用時(shí)序線性人體蒙皮模型SMPL重建交警指揮手勢(shì)的動(dòng)力樹，并根據(jù)時(shí)間上下文信息構(gòu)建交警手勢(shì)時(shí)序動(dòng)力學(xué)圖模型。其次，針對(duì)現(xiàn)有圖結(jié)構(gòu)劃分策略受限的問題，提出了一種基于相對(duì)高度的圖卷積內(nèi)核標(biāo)簽劃分策略RHPS，并設(shè)計(jì)了一種基于相對(duì)高度的圖卷積網(wǎng)絡(luò)RHGCN。最后，融合RHGCN以及空間域平均預(yù)測(cè)器SMP設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了基于單目視覺的四方向交警手勢(shì)識(shí)別器MTPGR。本發(fā)明有效完成四方向交警手勢(shì)識(shí)別的任務(wù)需求，識(shí)別效果Jaccard系數(shù)達(dá)到0.908，相比現(xiàn)有單方向手勢(shì)識(shí)別方法提高0.137，識(shí)別準(zhǔn)確率顯著提升。

本發(fā)明授權(quán)基于時(shí)序線性人體蒙皮模型和圖卷積網(wǎng)絡(luò)的四方向交警手勢(shì)識(shí)別方法在權(quán)利要求書中公布了：1.基于時(shí)序線性人體蒙皮模型和圖卷積網(wǎng)絡(luò)的四方向交警手勢(shì)識(shí)別方法，其特征在于，包括以下三個(gè)部分： 建立交警指揮手勢(shì)的時(shí)序動(dòng)力學(xué)圖模型 交警指揮手勢(shì)的時(shí)序動(dòng)力學(xué)圖模型TSKG是基于蒙皮多人線性模型SMPL，并依據(jù)交警手勢(shì)識(shí)別的功能需求而構(gòu)建的；TSKG同時(shí)表示不同關(guān)節(jié)在空間上的動(dòng)力學(xué)關(guān)系，和不同幀中的相同關(guān)節(jié)在時(shí)間序列上的關(guān)系； TSKG定義為一個(gè)無向圖G＝V,E；其中，是頂點(diǎn)集，E是所有邊的集合，NJ表示關(guān)節(jié)數(shù)量，T表示圖記錄的總時(shí)長(zhǎng)；V＝{vj,t|j∈1,…,J,t＝1,…,T}，1,…,J表示NJ個(gè)不同的關(guān)節(jié)，每個(gè)頂點(diǎn)表示3維關(guān)節(jié)坐標(biāo)，表示x維的實(shí)數(shù)域空間；圖中邊集E由公式1所示的2個(gè)子集組成； E＝ES∪ET#1 其中，表示每一幀中關(guān)節(jié)之間的動(dòng)力學(xué)關(guān)系，表示同一關(guān)節(jié)節(jié)點(diǎn)在相鄰幀之間的時(shí)域關(guān)聯(lián)；ES由公式2描述的3組邊的并集組成； 其中，EK表示動(dòng)力學(xué)連接集，EA表示輔助集，EC表示回路集；集合EK包含根據(jù)人體骨骼自然連接的邊，如左臂和左肘；集合EA包含手工添加到圖中的邊，用于保持圖的聯(lián)通性；集合EC包含圖中全部頂點(diǎn)與自身形成的環(huán)路，用于將頂點(diǎn)的特征加入圖卷積計(jì)算； 時(shí)域關(guān)聯(lián)邊集合ET包含空間上相同、時(shí)間域相鄰的頂點(diǎn)之間連接形成的邊，如公式3所示； ET＝{vj,t,vj,t+1|j∈1,…,J,t＝1,…,T-1}#3 式中，頂點(diǎn)vj,t和vj,t+1代表2個(gè)連續(xù)幀中的相同關(guān)節(jié)； 2.使用相對(duì)高度劃分策略RHPS的圖卷積網(wǎng)絡(luò)RHGCN MTPGR的圖卷積網(wǎng)絡(luò)部分的關(guān)鍵特征包含兩個(gè)方面，相對(duì)高度劃分策略和圖卷積網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)； 相對(duì)高度劃分策略為每個(gè)關(guān)節(jié)分配一個(gè)高度值，并將其作為標(biāo)簽進(jìn)行比較從而獲取距離，進(jìn)而確定圖卷積核參數(shù)和鄰接頂點(diǎn)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系；RHPS根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)站立姿勢(shì)下關(guān)節(jié)的相對(duì)高度，為關(guān)節(jié)分配高度值s；卷積核中心對(duì)應(yīng)頂點(diǎn)為vj,t時(shí)，關(guān)節(jié)vn,t的標(biāo)記函數(shù)如公式5所示； 其中，sn和sj分別表示關(guān)節(jié)vn,t和關(guān)節(jié)vj,t的高度值； 使用RHPS的圖卷積網(wǎng)絡(luò)RHGCN將TSKG模型中的無向時(shí)空?qǐng)DG作為輸入，其中頂點(diǎn)集合V作為輸入特征，邊集合E作為符合RHPS規(guī)則的鄰接矩陣，輸出如公式6所示手勢(shì)特征集YG； 其中，WG表示RHGCN的模型參數(shù)，YG表示輸出手勢(shì)特征；表示圖卷積網(wǎng)絡(luò)RHGCN，由多個(gè)輸出通道數(shù)不同的時(shí)空?qǐng)D卷積層STGCL順序連接組成，設(shè)置為4個(gè)輸出通道數(shù)為64的STGCL、3個(gè)輸出通道數(shù)為128的STGCL和3個(gè)輸出通道數(shù)為256的STGCL； 其中每個(gè)STGCL為一個(gè)殘差塊結(jié)構(gòu)，由7個(gè)部分組成，依次為殘差層起始位置、空間圖卷積層、注意力層、ReLU激活層、時(shí)間卷積層、殘差層結(jié)束位置、ReLU激活層；空間圖卷積層依照RHPS，使用3*3的卷積核進(jìn)行圖卷積計(jì)算，對(duì)對(duì)每條邊乘上注意力權(quán)重后，再對(duì)計(jì)算結(jié)果使用ReLU激活函數(shù)進(jìn)行激活，將結(jié)果輸出到時(shí)間卷積層，在時(shí)間維度上使用3*3的卷積核再進(jìn)行圖卷積計(jì)算；殘差層將以上從空間圖卷積層到時(shí)間卷積層的計(jì)算部分作為殘差部分，與直接映射部分相加，以提高網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練效率；最后使用ReLU激活函數(shù)激活殘差層求和的結(jié)果，輸出到下一個(gè)STGCL； 3.融合RHGCN和空間域平均預(yù)測(cè)器SMP的四方向單目交警手勢(shì)識(shí)別器MTPGR 空間域平均預(yù)測(cè)器是MTPGR中網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的最后一部分，與RHGCN相連；它在空間維度上對(duì)圖進(jìn)行平均池化操作，并保留時(shí)間維度以配合多對(duì)多的預(yù)測(cè)模式，為每一幀預(yù)測(cè)一個(gè)手勢(shì)類別； SMP用于從輸入圖G后RHGCN輸出的手勢(shì)特征YG中對(duì)手勢(shì)進(jìn)行分類；YG可以用標(biāo)量yG按公式7展開為集合的形式； 其中，CG代表輸出中的通道數(shù)，NJ和T代表關(guān)節(jié)數(shù)和持續(xù)時(shí)間；由此，空間平均預(yù)測(cè)器SMP的計(jì)算如公式8所示； 其中，表示通道c上的空間特征值yG在時(shí)間點(diǎn)t的平均值，再以公式9獲取代表每類手勢(shì)得分的向量； 其中，向量 表示一個(gè)全連接網(wǎng)絡(luò)，WF為該網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，是一個(gè)向量，表示每個(gè)手勢(shì)類別的得分，K表示手勢(shì)類別數(shù)量；t時(shí)刻的手勢(shì)類別kt如公式10所示；

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