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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利基于图卷积网络和群体关系建模的群体行为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：CN114781638B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202210286443.6，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于图卷积网络和群体关系建模的群体行为识别方法是由宦若虹;舒佳设计研发完成，并于2022-03-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图卷积网络和群体关系建模的群体行为识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图卷积网络和群体关系建模的群体行为识别方法，对个体不同局部位置的传感器采集的连续传感器数据通过滑动窗口对连续的传感器数据进行分割，对于每个个体，将个体局部位置传感器数据输入到卷积神经网络和双向长短期记忆网络得到个体行为特征，通过计算得到个体行为相关性和个体位置相关性，构建个体关系图，输入到图卷积网络对群体行为进行识别。本发明充分挖掘传感器数据群体中个体行为以及个体之间的交互关系特征，进行群体特征级的表征，提高了群体行为识别准确率和鲁棒性。

本发明授权基于图卷积网络和群体关系建模的群体行为识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图卷积网络和群体关系建模的群体行为识别方法，其特征在于，所述基于图卷积网络和群体关系建模的群体行为识别方法，包括： 接收位于个体不同局部位置的传感器采集的连续传感器数据，通过滑动窗口对连续的传感器数据进行分割，分割后得到个体局部位置传感器数据； 对于每个个体，将个体局部位置传感器数据输入到卷积神经网络，得到第一特征，然后将第一特征输入到双向长短期记忆网络，得到第二特征，将所述第一特征与所述第二特征进行拼接得到个人局部行为特征，将个体局部行为特征进行拼接得到个体行为特征； 基于个体行为特征计算个体行为相关性，基于个体坐标计算个体位置相关性，将个体行为相关性和个体位置相关性融合得到个体间的交互关系； 将个体行为特征与个体间的交互关系输入到图卷积网络，提取群体交互关系特征，然后将群体交互关系特征与个体行为特征拼接，进行最大池化操作获取用于描述群体行为的群体行为特征，再通过一个全连接层识别群体行为特征得到群体行为识别结果； 其中，所述基于个体行为特征计算个体行为相关性，基于个体坐标计算个体位置相关性，将个体行为相关性和个体位置相关性融合得到个体间的交互关系，包括： 对于群体内个体i和j，在第k个滑动窗口内的个体行为特征和计算两者的行为相关性其公式如下所示： 其中表示的协方差，分别表示的标准差； 群体内个体i和j间的位置相关性的计算公式如下： 其中，为第k个滑动窗口内个体i和j间欧氏距离的平均值； 将个体行为相关性和个体位置相关性融合得到个体间的交互关系融合公式表示如下： 其中，λ为权重参数。

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