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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种面向多任务的大鼠机器人行为分析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：CN116311521B 。

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：202310283378.6，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种面向多任务的大鼠机器人行为分析方法是由郑能干;杨宇克;李琦琦;韩乐;张焓设计研发完成，并于2023-03-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向多任务的大鼠机器人行为分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向多任务的大鼠机器人行为分析方法，包括行为识别任务模块、运动质量评估任务模块。行为识别任务包括输入层、Transformer编码模块、基础网络模块、全连接层、输出层，通过在基础网络模块前置Transformer编码模块来提升行为识别的性能。运动质量评估任务基于全局和局部的融合特征实现，包括低维映射度量、基于quasi‑GW距离的姿态差异度量、身体抖动程度度量，通过同时度量大鼠机器人关键点信息的高级语义信息和内部时间结构，融合特征以准确判断运动流畅度。本发明基于关键点信息能够同时实现大鼠机器人的行为分类和运动质量评估双重任务，分类准确度高，运动质量评估可解释性强。

本发明授权一种面向多任务的大鼠机器人行为分析方法在权利要求书中公布了：1.一种面向多任务的大鼠机器人行为分析方法，其特征在于，包括行为识别任务模块、运动质量评估任务模块，其中行为识别任务基于Transformer编码模块实现，包括输入层、Transformer编码模块、基础网络模块、全连接层、输出层，基于姿态估计方法得到的关键点序列，通过在基础网络模块前置Transformer编码模块来提升行为识别的性能，其中运动质量评估任务基于全局和局部的融合特征实现，包括低维映射度量、基于quasi-GW距离的姿态差异度量、身体抖动程度度量，通过融合特征度量得到运动流畅度分数； 其中用于行为识别任务的整体数据处理流程包括：首先将连续帧数据输入到输入层，经过Transformer编码模块提取特征，然后送入基础网络模块，随后经全连接层进行特征筛选，最终由输出层生成分类结果；所述输入层用于接收原始数据，所述原始数据为大鼠机器人的坐标点信息，其可为一维xyz坐标点信息，也可为二维x,yy,zx,z坐标点信息，或三维x,y,z坐标点信息，所述Transformer编码模块用于接收和处理输入层传递来的数据，通过特征编码提取原始数据中的时空特征，并可被神经网络高效学习，所述基础网络模块是模型架构的学习部分，能够对Transformer编码模块处理后的特征进行学习，进一步提取更高层次的抽象特征，以更好地支持行为识别任务的完成；所述全连接层的作用是将基础网络模块输出的每一个结点都与上一层的所有结点相连，用来把基础网络模块提取到的特征进行综合，并将学到的“分布式特征表示”映射到样本标记空间，所述输出层是对全连接层输出的特征数据进行最后的分类，以得到最终的行为分类结果； 创建全局特征场和局部特征场的描述符，通过同时度量大鼠机器人关键点信息的高级语义信息和内部时间结构，以准确判断运动流畅度，用于动作质量评估任务的全局特征和局部特征具有互补性，分别给对每一维特征“打分”、归一化和赋予权重后，将特征线性融合得到运动流畅度分数，并以此有效判断运动序列是否异常。

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