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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利基于表观和姿态信息融合目标身份和行为的方法和装置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：CN115620391B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202211128049.6，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于表观和姿态信息融合目标身份和行为的方法和装置是由赵阳;李学龙设计研发完成，并于2022-09-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于表观和姿态信息融合目标身份和行为的方法和装置在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种基于表观和姿态信息融合目标身份和行为的方法和装置。该基于表观和姿态信息融合目标身份和行为的方法包括：依据获取到的训练图像序列分别获取多层目标表观特征和目标姿态运动特征；将多层目标表观特征和目标姿态运动特征融合，并将特征融合结果输入多层深度神经网络模型进行训练，得到训练后的多层深度神经网络模型；依据训练后的多层深度神经网络模型对测试图像序列进行识别，得到测试图像序列中目标身份和行为识别结果。通过本发明，解决了相关技术中由于现有技术缺乏通过对人体表观与姿态进行特征提取和融合，实现未知场景和难样本条件下的目标身份和行为识别的问题，达到了有效识别目标身份和行为的技术效果。

本发明授权基于表观和姿态信息融合目标身份和行为的方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于表观和姿态信息融合目标身份和行为的方法，其特征在于，包括： 依据获取到的训练图像序列分别获取多层目标表观特征和目标姿态运动特征；包括： 获取所述训练图像序列； 通过构造神经网络学习函数获取空间变换参数，并依据所述空间变换参数获取所述训练图像序列中待识别图像中的所述多层目标表观特征； 通过构造多层金字塔特征提取网络从所述训练图像序列中获取待识别图像中的所述目标姿态运动特征；包括： 获取人体骨骼节点复原的目标损失函数； 依据所述目标损失函数构造参数自适应的伪概率图生成算法； 依据所述伪概率图生成算法通过记忆模块获取时序间的图的变化消息； 依据所述变化消息通过循环神经网络进行记忆更新，得到记忆状态序列； 依据所述记忆状态序列获取待识别图像中的所述目标姿态运动特征； 将所述多层目标表观特征和所述目标姿态运动特征融合，并将特征融合结果输入多层深度神经网络模型进行训练，得到训练后的所述多层深度神经网络模型； 依据训练后的所述多层深度神经网络模型对测试图像序列进行识别，得到所述测试图像序列中目标身份和行为识别结果。

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西北工业大学，其通讯地址为：710072 陕西省西安市友谊西路；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”。