哈尔滨工业大学曹政才获国家专利权
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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利一种鲁棒性人体动作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：CN119229533B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202411336263.X，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种鲁棒性人体动作识别方法是由曹政才;牛杰;李俊年;李尚霖设计研发完成，并于2024-09-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种鲁棒性人体动作识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种鲁棒性人体动作识别方法，通过采集不同体型人员在不同场景下的多种动作的RGB图像并逐帧姿态估计后，获取每个人的关键点位置作为样本数据，根据关键点位置分布标注动作类别，获得数据集，将数据集按照8:2的比例划分为训练集和测试集；构建基于人体拓扑结构的数据筛除器去除图像中的和标准人体模版相似度过低的估计个体；设计基于注意力机制的数据关联模型提取关键点数据相关性特征；获得训练后的注意力模型和骨干网络模型；将测试集合样本输入预训练模型，输出人体动作预测结果。该方法能够应用于噪声条件下的人体动作识别问题，具有更强的抗干扰能力和泛化能力。
本发明授权一种鲁棒性人体动作识别方法在权利要求书中公布了：1.一种鲁棒性人体动作识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采集不同场景下不同体型人员做出指定动作的RGB图像，逐帧姿态估计后获取每个人的关键点位置作为样本数据，根据关键点位置分布标注动作类别，获得数据集，统计数据集中人体的各骨骼长度构建人体拓扑模版，并将数据集划分得到训练集和测试集； S2、构建基于人体拓扑模版的数据筛除器，输入样本数据，使用欧式距离判断估计拓扑结构和模板拓扑结构的相似度，去除视频中估计拓扑结构和模版拓扑结构小于0.45的预测个体； S3、设计基于注意力机制的数据关联模型提取骨骼关键点之间的相关系数矩阵，获得骨骼关键点相关性特征后全连接输出各动作概率； S4、利用训练集的样本数据和动作标签，训练S3构建的数据关联和特征提取网络参数，获得最终模型； S5、将测试集的样本数据输入训练后的最终模型，输出人体动作的预测结果。
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