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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于多级语义时空图卷积的教师行为识别方法及系统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：CN118298497B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202410141101.4，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于多级语义时空图卷积的教师行为识别方法及系统是由李佳楠;褚华;李锐宜;程思远;赵至夫设计研发完成，并于2024-01-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多级语义时空图卷积的教师行为识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多级语义时空图卷积的教师行为识别方法及系统，该方法包括：获取包括待识别教师行为信息的视频帧，并从视频帧中提取人体骨架序列数据；将骨架序列数据输入到预先训练好的多级语义时空图卷积网络中；其中，多级语义时空图卷积网络包括若干时空图卷积层和若干语义融合层；若干时空图卷积层和若干语义融合层间隔且串联设置，且语义融合层设置在低层级的时空图卷积层之后；多级语义时空图卷积网络基于时空特征和高级语义特征对骨架序列数据中的行为信息进行识别，并输出识别结果；基于识别结果对教师行为进行分析，获得不同类型的行为信息并进行显示。该方法实现了教师行为的准确识别。

本发明授权基于多级语义时空图卷积的教师行为识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多级语义时空图卷积的教师行为识别方法，其特征在于，包括： 获取包括待识别教师行为信息的视频帧，并从所述视频帧中提取人体骨架序列数据； 将所述骨架序列数据输入到预先训练好的多级语义时空图卷积网络中；其中，所述多级语义时空图卷积网络包括若干时空图卷积层和若干语义融合层；所述若干时空图卷积层和所述若干语义融合层间隔且串联设置，且所述语义融合层设置在低层级的时空图卷积层之后；所述时空图卷积层用于提取所述骨架序列数据的时空特征，所述语义融合层用于提取所述骨架序列数据的高级语义特征；所述多级语义时空图卷积网络基于时空特征和高级语义特征对所述骨架序列数据中的行为信息进行识别，并输出识别结果； 基于所述识别结果对教师行为进行分析，获得不同类型的行为信息并进行显示； 其中，所述语义融合层按照如下步骤进行高级语义特征的提取： 将输入的骨架数据特征图在空间维度划分为多个肢体部位，将划分后的特征记为第一特征向量；其中，每个肢体部位的特征为其所包含的骨架点的特征相加后的表示； 对所述第一特征向量进行平均池化操作，保留特征通道维度和空间维度，得到第二特征向量； 通过两个卷积层对所述第二特征向量进行通道维度的降维和升维操作，得到第三特征向量； 使用Softmax函数对所述第三特征向量进行归一化操作，得到每个肢体部位的得分，记为第四特征向量； 基于所述第四特征向量对输入所述语义融合层的骨架数据特征图进行重塑，以获得语义融合层的输出特征图。

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