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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利基于轻量化OpenPose时空图网络的行为检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：CN115546894B 。

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：202211245726.2，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于轻量化OpenPose时空图网络的行为检测方法是由张小瑞;解其健;孙伟;张小娜;宋爱国设计研发完成，并于2022-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于轻量化OpenPose时空图网络的行为检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于轻量化OpenPose时空图网络的行为检测方法，包括以下步骤：1收集数据集，将图像预处理；2将数据集送入轻量化OpenPose网络，获取人体骨架序列；3将人体骨架序列送入DST‑GCN网络，从空间和时间维度提取空间结构特征和时间轨迹特征，形成高级时空特征；4使用Softmax分类器将高级时空特征其分类为相应的动作类别；5判断测试图像的动作类别。本发明先对OpenPose进行轻量化，提高模型检测的实时性，同时对ST‑GCN采用稠密连接机制进行改进，提高时空卷积层的长距离关联信息提取能力，提高判断准确率。

本发明授权基于轻量化OpenPose时空图网络的行为检测方法在权利要求书中公布了：1.基于轻量化OpenPose时空图网络的行为检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 1收集数据集，将图像预处理； 2将数据集送入轻量化OpenPose网络，获取人体骨架序列； 3将人体骨架序列送入DST-GCN网络，从空间和时间维度提取空间结构特征和时间轨迹特征，形成高级时空特征； 4使用Softmax分类器将高级时空特征分类为相应的动作类别； 5判断测试图像的动作类别； 所述步骤2包括： 2.1获取输入轻量化OpenPose网络的数据的特征； 2.2特征提取后送入OpenPose模型的预测层，获取人体关键点的热力图以及不同关键点之间的亲和力，融合后得到人体骨架序列；将预测层中的7x7卷积结构替换为由1x7卷积、7x1卷积与7x7卷积三个卷积并联的结构，该三个卷积的输出经过BN操作后进行融合，同时在并联卷积层前采用一个1x1卷积来压缩输入并联卷积层的特征图通道数目； 所述轻量化OpenPose网络采用MobileNetV1网络替换OpenPose模型中的VGG19网络，并移除MobileNetV1网络中conv4_2dw层的步幅，将扩张参数值设置为2，且轻量化OpenPose网络仅采用MobileNetV1网络第一层到conv5_5层； 所述步骤3中DST-GCN网络采用稠密连接机制，将九层时空图卷积层设计为两个稠密块，前五层为一个稠密块，后四层为一个稠密块，在每一个稠密块中，每一层时空图卷积都与前面所有的时空图卷积进行连接，跨层将特征在通道上进行拼接，在两个稠密块之间设计一个过渡层来控制模型复杂度，通过1×1的卷积层来降低通道数，并使用步幅为2的平均池化层减半特征图的高和宽。

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