买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜江西理工大学申请的专利一种基于多维动态拓扑学习图卷积的骨架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：CN116092182B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202211582847.6，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于多维动态拓扑学习图卷积的骨架动作识别方法是由曹立京;罗会兰;包中生;黄国辉设计研发完成，并于2022-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多维动态拓扑学习图卷积的骨架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多维动态拓扑学习图卷积的骨架动作识别方法，涉及计算机视觉领域。该基于多维动态拓扑学习图卷积的骨架动作识别方法包含三个组成部分：纯粹节点拓扑学习图卷积、动态时序特异性拓扑学习图卷积、通道特异性拓扑学习图卷积。其中，动态时序特异性拓扑学习图卷积中我们提出动态骨架拓扑建模方法，用以高效地建模富含全局时空拓扑特征的动态骨架拓扑。并且使用了多尺度时间卷积来获取多尺度时间特征。此外，为了对骨架数据的空间信息进行补充，我们额外引入了相对节点数据和相对骨骼数据进行多流网络的融合。该模型能够提取到更加全面有效的动作特征，感知更加细微的动作差别，值得大力推广。

本发明授权一种基于多维动态拓扑学习图卷积的骨架动作识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多维动态拓扑学习图卷积的骨架动作识别方法，包括以下步骤： S1.在输入骨架序列数据中，先输入到多维动态拓扑学习图卷积中进行空间建模，该图卷积由三个主要部分构成，分别为纯粹节点拓扑学习图卷积，简称为J-GC；动态时序特异性拓扑学习图卷积，简称DTW-GC；通道特异性拓扑学习图卷积，简称为CW-GC，具体来说，输入特征在通道划分后分别输入J-GC与DTW-GC中并行地学习纯粹节点拓扑结构与动态时序特异性拓扑结构，再将学习到的特征图在通道上进行拼接，然后通过一个1×1卷积使时间维和空间维特征充分交互与融合；之后，输入CW-GC进行通道特异性拓扑学习，获得丰富空间拓扑结构信息的特征图； S2.将S1得到的空间建模特征输入到多尺度时间卷积，简称为MS-TC，该时间卷积由四个分支构成，其中前3个分支先使用1×1卷积将通道数降为输入通道数的14，然后分别使用空洞率为1和卷积核大小为5的空洞卷积、空洞率为2和卷积核大小为5的空洞卷积和时序维最大池化操作，以获得不同时序感受野的特征；而第四个分支作为残差连接只使用了1×1卷积调整通道数为输入通道数的14，最后，将所有分支的结果进行通道拼接获得最终的输出；便得到多尺度时空特征图； S3.骨架序列输入分别包含节点流数据输入、骨骼流数据输入、相对节点流数据输入、相对骨骼流数据输入、节点运动流数据输入和骨骼运动流输入6种输入数据类型，将该6种数据输入分别重复S1与S2的时空建模过程，将6种不同的特征输出进行相加融合，然后对其训练得到最终的分类结果。

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江西理工大学，其通讯地址为：341000 江西省赣州市客家大道1958号；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”。