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龍圖騰網(wǎng)獲悉常州大學(xué)申請(qǐng)的專利一種超關(guān)節(jié)與多模態(tài)網(wǎng)絡(luò)及其在行為識(shí)別方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114782992B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-06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：202210464698.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V40/10；該發(fā)明授權(quán)一種超關(guān)節(jié)與多模態(tài)網(wǎng)絡(luò)及其在行為識(shí)別方法是由侯振杰;施海勇;鐘卓錕;尤凱軍設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-04-29向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種超關(guān)節(jié)與多模態(tài)網(wǎng)絡(luò)及其在行為識(shí)別方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種超關(guān)節(jié)與多模態(tài)網(wǎng)絡(luò)及其在行為識(shí)別方法，包括：采集人體深度圖，利用DMMS流對(duì)深度圖進(jìn)行特征提取，并計(jì)算深度數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)分?jǐn)?shù)；采集人體骨架序列，分別提取原始關(guān)節(jié)和超關(guān)節(jié)數(shù)據(jù)，結(jié)合超關(guān)節(jié)和普通關(guān)節(jié)構(gòu)建骨架信息，送入結(jié)構(gòu)化時(shí)空特征學(xué)習(xí)模型，得到靜態(tài)和動(dòng)態(tài)關(guān)節(jié)數(shù)據(jù)流、靜態(tài)和動(dòng)態(tài)超關(guān)節(jié)數(shù)據(jù)流，并將原始關(guān)節(jié)和超關(guān)節(jié)的數(shù)據(jù)流進(jìn)行自適應(yīng)權(quán)重融合，分別得到關(guān)節(jié)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)分?jǐn)?shù)和超關(guān)節(jié)預(yù)測(cè)分?jǐn)?shù)；將DMMS流和骨架流的分類預(yù)測(cè)分?jǐn)?shù)相加生成最終的預(yù)測(cè)分?jǐn)?shù)。本發(fā)明從深度圖中學(xué)習(xí)人體部位在空間中豐富的紋理信息，從骨架序列中學(xué)習(xí)運(yùn)動(dòng)姿態(tài)變化中豐富的時(shí)空特征。

本發(fā)明授權(quán)一種超關(guān)節(jié)與多模態(tài)網(wǎng)絡(luò)及其在行為識(shí)別方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種超關(guān)節(jié)與多模態(tài)網(wǎng)絡(luò)及其在行為識(shí)別方法，其特征在于，包括以下步驟：S1采集人體深度圖，利用DMMS流對(duì)深度圖進(jìn)行特征提取，并計(jì)算深度數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)分?jǐn)?shù)；S2、采集人體骨架序列，并分別提取原始關(guān)節(jié)和超關(guān)節(jié)數(shù)據(jù)，結(jié)合超關(guān)節(jié)和普通關(guān)節(jié)構(gòu)建骨架信息，將骨架信息送入結(jié)構(gòu)化時(shí)空特征學(xué)習(xí)模型，分別得到靜態(tài)和動(dòng)態(tài)關(guān)節(jié)數(shù)據(jù)流、靜態(tài)和動(dòng)態(tài)超關(guān)節(jié)數(shù)據(jù)流，并將原始關(guān)節(jié)和超關(guān)節(jié)的數(shù)據(jù)流自適應(yīng)權(quán)重融合，得到關(guān)節(jié)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)分?jǐn)?shù)和超關(guān)節(jié)預(yù)測(cè)分?jǐn)?shù)；所述步驟S2包括：S21、根據(jù)普通關(guān)節(jié)的依賴關(guān)系進(jìn)行超關(guān)節(jié)構(gòu)建，并根據(jù)超關(guān)節(jié)和普通關(guān)節(jié)構(gòu)建骨架信息；所述超關(guān)節(jié)構(gòu)建包括：首先，計(jì)算RWE和RWH，分別為RW指向RE和RH的方向向量，計(jì)算公式如下： 其中,RW，RE和RH分別表示人體骨架中的右手腕，右手肘和右手；然后，計(jì)算兩個(gè)相交向量的笛卡爾積得到向量所在平面的法向量n，計(jì)算公式如下： 然后，以RE為起點(diǎn)的兩個(gè)骨骼的方向向量，計(jì)算兩個(gè)方向向量的夾角，計(jì)算公式如下： 最后得到超關(guān)節(jié)數(shù)據(jù)向量HyperJoint，計(jì)算公式為： 所述結(jié)合超關(guān)節(jié)和普通關(guān)節(jié)構(gòu)建骨架信息包括：構(gòu)成人體的骨架圖用變量GV,H表示，公式為： 其中，V是構(gòu)成人體骨架圖的空間節(jié)點(diǎn)集合，H是給人體骨架關(guān)節(jié)上建立的依賴關(guān)系；骨架的動(dòng)態(tài)信息被定義為骨架序列上相鄰骨架上骨架元素之間的差，在時(shí)間域上給骨架姿態(tài)建立聯(lián)系，公式如下： S22、將骨架信息送入結(jié)構(gòu)化時(shí)空特征學(xué)習(xí)模型；S3、將DMMS流和骨架流的分類預(yù)測(cè)分?jǐn)?shù)相加生成最終的預(yù)測(cè)分?jǐn)?shù)。

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