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龙图腾网获悉南通大学申请的专利一种基于动作响应式对比网络的骨架精细动作识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119131889B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411112171.3，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于动作响应式对比网络的骨架精细动作识别方法是由李洪均;白天;陈俊杰;滕立平设计研发完成，并于2024-08-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于动作响应式对比网络的骨架精细动作识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于动作响应式对比网络的骨架精细动作识别方法，属于计算机视觉和人工智能技术领域。解决了骨架数据中有限的外观信息、预定义单拓扑结构的限制，使得准确识别复杂、精细的骨架动作极其困难的技术问题。其技术方案为：对输入骨架数据进行多流预处理；数据传输到动作响应式对比网络ARCN，其中，通过动作响应式图卷积网络建立多通道跨时域的动态骨架关节注意力拓扑，通过精细动作对比器阶段性地对特征进行空间和时间维度上的对比与更新；最终，分类任务的交叉熵损失与基于特征对比的动作对比损失共同评估动作识别准确度。本发明的有益效果为：缓解了细粒度行为之间模糊边界的问题，有效地提高了区分细粒度骨骼行为的能力。

本发明授权一种基于动作响应式对比网络的骨架精细动作识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于动作响应式对比网络的骨架精细动作识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、将采集的人体骨架数据进行数据预处理，形成四流特征：关节数据流、骨骼数据流、关节速度数据流和骨骼速度数据流；S2、构建用于骨架精细动作识别方法的动作响应式对比网络框架ARCN，其中，ARCN由两个模块组成：动作响应式图卷积网络ARGCN和精细动作对比器FAC；ARGCN建立多通道跨时域的动态骨架关节注意拓扑用来预测动作的类别，它由动作响应式拓扑模块ART与动作响应式关注模块ARA组成,在ARGCN运行的同时，阶段性地将判别特征传入FAC中,FAC分别进行空间、时间维度上的特征对比和更新；所述S2步骤包括以下步骤：S21、构建框架ARCN的动作响应式图卷积网络ARGCN，ARGCN完成对多通道跨时域的动态骨架关节注意拓扑的学习，其中，包括动作响应式拓扑模块ART与动作响应式关注模块ARA，ART学习不同通道和聚合动作时态特征的多通道跨时域动态骨架拓扑结构，ARA在时空维度上对骨架关节的重要性进行建模；所述S21步骤中，构建框架ARCN的动作响应式图卷积网络ARGCN包括以下步骤：S211、输入的骨架数据先通过动作响应式拓扑模块ART，构造特定运动类别的拓扑图；所述S211步骤中，输入的骨架数据先通过动作响应式拓扑模块ART包括以下步骤：S2111、将输入的数据标准归一化处理以稳定数值；S2112、通过三个并行的动作响应式图卷积块来在空间上提取与动作最相关的一些隐藏拓扑连接；S2113、进行多尺度时间卷积，学习动作在持续时间变化时的关节连接强弱；S212、将特征继续传入动作响应式关注模块ARA，加强运动关节的特征表达，每经过一个ARA，都会将特征图再次传入到精细动作对比器FAC加强判断；S213、通过池化层和带有softmax激活函数的全连接层得到所需运动类别的概率分布；S22、构建框架ARCN的精细动作对比器FAC，FAC构建一个学习的精细动作隐空间来探究精细动作之间可区分的隐藏信息；S3、预处理后的多流数据输入到网络框架ARCN中进行处理,每种骨架数据将最终产生两类损失值：一类来源于动作响应式图卷积网络的交叉熵损失，另一类则是基于特征对比的精细动作对比器得到的动作对比损失，四流输入数据对应的这两类损失值联合考量，构成了最终估算精细动作识别准确度的依据。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南通大学，其通讯地址为：226000 江苏省南通市崇川区永福路79号1幢南通大学技术转移研究院；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。