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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利基于多层感知机的人体3D骨架运动预测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：CN116580058B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202310547829.2，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权基于多层感知机的人体3D骨架运动预测方法是由高浩;黄海涛;李昊伦设计研发完成，并于2023-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多层感知机的人体3D骨架运动预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多层感知机的人体3D骨架运动预测方法。将3D骨架关节点序列数据输入第一时空可分离图卷积网络中，输出预测的第一关节坐标序列；将第一关节坐标序列通过第一全连接层线性投影到隐藏维度，生成二维实值输入表；将二维实值输入表输入至少一个多层感知机混合器块，输出人体骨架时空依赖信息矩阵；将人体骨架时空依赖信息矩阵输入第二时空可分离图卷积网络中，输出预测的第二关节坐标序列；将第二关节坐标序列依次送入第二全连接层和第三全连接层，输出预测的3D骨架关节点序列。本发明提高了短期和长期预测的最新水平，网络计算复杂度低、耗时短、效率高，对不同人体的尺度差异、运动复杂度差异等难点具有较强鲁棒性。

本发明授权基于多层感知机的人体3D骨架运动预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多层感知机的人体3D骨架运动预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 将3D骨架关节点序列输入第一时空可分离图卷积网络中，输出预测的第一关节坐标序列； 将第一关节坐标序列通过第一全连接层线性投影到隐藏维度，生成二维实值输入表； 将二维实值输入表输入至少一个多层感知机混合器块，输出人体骨架时空依赖信息矩阵； 将人体骨架时空依赖信息矩阵输入第二时空可分离图卷积网络中，输出预测的第二关节坐标序列； 将第二关节坐标序列依次送入第二全连接层和第三全连接层，输出预测的3D骨架关节点序列； 所述多层感知机混合器块包括通道混合MLP、标记混合MLP、第一跳连接层、第二跳连接层、第一SE块和第二SE块，所述将二维实值输入表输入至少一个多层感知机混合器块，输出人体骨架时空依赖信息矩阵，包括： 将二维实值输入表进行仿射变换后输入到通道混合MLP，提取骨架序列中的空间依赖； 将提取到的骨架序列空间依赖输入到第一SE块中，自动加权时间步的影响，通过第一跳连接层将二维实值输入表与第一SE块的输出相结合，得到人体骨架空间依赖矩阵； 将人体骨架空间依赖矩阵依次进行转置、仿射变换后输入到标记混合MLP中学习骨架序列时间信息，对标记混合MLP的输出进行转置操作，得到骨架序列的时间依赖； 将得到的骨架序列时间依赖输入到第二SE块中，自动加权时间步的影响，通过第二跳连接层将人体骨架空间依赖矩阵与第二SE块的输出相结合，得到人体骨架时空依赖信息矩阵； 若有多个多层感知机混合器块，将得到的人体骨架时空依赖信息矩阵输入下一个多层感知机混合器块，重复上述步骤，直至输出最终的人体骨架时空依赖信息矩阵。

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