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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利一种基于动态图卷积注意力模型的行人动作预测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：CN118522070B 。

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：202410571490.4，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于动态图卷积注意力模型的行人动作预测方法是由钟建奇;黄江;曹文明设计研发完成，并于2024-05-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于动态图卷积注意力模型的行人动作预测方法在说明书摘要公布了：本发明适用于计算机视觉领域，提供了基于动态图卷积注意力模型的行人动作预测方法。该方法将行人骨架图动作序列划分为历史序列和未来序列，通过注意力机制计算历史序列和未来序列的关联性特征，再通过动态图卷积网络融合行人骨架图动作序列与关联性特征，得到预测的行人动作。由于深层图卷积存在过平滑问题，本系统通过引入动态图卷积网络缓解了过平滑问题，使得行人动作预测更加准确，能够提高行人动作预测能力效果。

本发明授权一种基于动态图卷积注意力模型的行人动作预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于动态图卷积注意力模型的行人动作预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取行人骨架图运动序列，将所述行人骨架图运动序列划分为多个运动子序列，并将各个运动子序列划分为历史序列和未来序列；根据预设的基于卷积运算的神经网络提取所述运动子序列、所述历史序列和所述未来序列的特征信息，并通过注意力神经网络确定所述历史序列和所述未来序列之间的关联性特征；根据所述关联性特征和所述行人骨架图运动序列，通过动态图卷积网络预测行人未来的动作序列，具体包括：利用带有图卷积层、Tanh、跳接连线的动态图卷积神经网络，融合所述关联性特征与行人骨架图运动序列，得到行人骨架图融合信息；对所述行人骨架图融合信息进行离散余弦逆变换得到预测的行人未来动作序列；通过平滑公式对真实的行人未来动作序列进行平滑处理，得到平滑后的真实未来动作，利用平滑后的真实未来动作进行引导预测，所述平滑公式表述为： 其中，为第i帧平滑后的动作，Th是行人未来动作的起始帧数，Tf是行人未来动作的结束帧数，xk表示行人未来动作序列中第k帧的行人未来动作；所述动态图卷积注意力模型包括动态图卷积网络，所述动态图卷积网络的前向传播公式表述为： 其中，Hl+1表示中间第l+1隐藏层的特征，α、β是调整特征信息分布的系数，表示第n+1个残差块第l层的特征，它包含了前一层的特征，由系数γ调整历史特征信息的占比；所述动态图卷积网络依据损失函数不断学习得到，所述损失函数的公式表述为： 其中，表示预测的动作，J表示真实的动作，下标表示第i帧，第j个关节点，T表示行人运动序列的时间，N表示行人骨架图的关节数目，在中间过程中表示中间的预测结果，J表示经过平滑的真实动作，A表示堆叠的残差块个数，Lall表示最终的损失函数。

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