买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉江西师范大学申请的专利动作异常检测方法、系统、终端及存储介质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：CN120279601B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510756823.5，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权动作异常检测方法、系统、终端及存储介质是由胡笑羽;钟思骏;杨心怡;李汉曦;董圣鸿设计研发完成，并于2025-06-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本动作异常检测方法、系统、终端及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种动作异常检测方法、系统、终端及存储介质，该方法包括：获取样本数据，并将所述样本数据输入动作异常检测模型进行时空图卷积，得到样本时空图特征；对所述样本时空图特征进行时空解耦，得到样本解耦特征，并对所述样本解耦特征进行类别预测，得到动作预测结果；根据所述动作预测结果和所述样本解耦特征确定模型损失，并根据所述模型损失对所述动作异常检测模型进行参数更新，直至所述动作异常检测模型收敛；将待检测数据输入收敛后的所述动作异常检测模型进行动作异常检测，得到动作异常检测结果。本发明实施例，基于收敛后的动作异常检测模型能有效地对待检测数据进行动作异常检测，提高了动作异常检测的准确率。

本发明授权动作异常检测方法、系统、终端及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种动作异常检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取样本数据，并将所述样本数据输入动作异常检测模型进行时空图卷积，得到样本时空图特征； 对所述样本时空图特征进行时空解耦，得到样本解耦特征，并对所述样本解耦特征进行类别预测，得到动作预测结果； 根据所述动作预测结果和所述样本解耦特征确定模型损失，并根据所述模型损失对所述动作异常检测模型进行参数更新，直至所述动作异常检测模型收敛； 将待检测数据输入收敛后的所述动作异常检测模型进行动作异常检测，得到动作异常检测结果; 将所述样本数据输入动作异常检测模型进行时空图卷积，得到样本时空图特征，包括： 计算所述样本数据中特征节点的邻域节点索引，根据所述邻域节点索引确定局部领域特征，并根据所述局部领域特征计算边卷积特征； 对所述样本数据进行图卷积，得到图卷积特征，并将所述图卷积特征和所述边卷积特征进行拼接，得到拼接特征； 对所述拼接特征进行代表性空间平均池化处理，得到平均池化特征，并对所述平均池化特征进行层次边卷积，得到注意力图； 将所述注意力图与所述图卷积特征进行组合，得到组合特征，并将所述组合特征按层次维度进行求和，得到所述样本时空图特征； 对所述样本时空图特征进行时空解耦，得到样本解耦特征，包括： 对所述样本时空图特征进行时间池化，得到第一池化特征，并对所述第一池化特征进行卷积，得到样本空间特征； 对所述样本时空图特征进行空间池化，得到第二池化特征，并对所述第二池化特征进行卷积，得到样本时间特征； 所述样本解耦特征包括所述样本时间特征和所述样本空间特征。

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江西师范大学，其通讯地址为：330000 江西省南昌市高新技术开发区紫阳大道99号；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”。