浙江工业大学刘盛获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种基于特征金字塔的骨架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：CN119206868B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202411334343.1，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于特征金字塔的骨架动作识别方法是由刘盛;柯程远;柯正昊;冯缘设计研发完成，并于2024-09-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于特征金字塔的骨架动作识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于特征金字塔的骨架动作识别方法，将待检测骨架序列输入到由预设数量的金字塔图卷积块组成的特征提取网络，获得人体骨架的多尺度特征；然后，对特征提取网络输出的多尺度特征进行帧融合和个体融合，得到通道数维度向量；最后对通道数维度向量进行线性投影变化后，经过分类函数得到识别结果。本发明通过捕捉骨架序列的多尺度空间特征，增强了模型的表征能力，通过基于注意力的图池化模块，能够有效地将骨架压缩为多个低阶子图，相比于现有技术方案，本申请实现了最高的识别准确率。
本发明授权一种基于特征金字塔的骨架动作识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于特征金字塔的骨架动作识别方法，其特征在于，所述基于特征金字塔的骨架动作识别方法，包括： 步骤1、将待检测骨架序列输入到由预设数量的金字塔图卷积块组成的特征提取网络，获得人体骨架的多尺度特征； 每个金字塔图卷积块执行如下操作： 金字塔图卷积块的输入特征分别经过三个卷积层，得到不同尺度的第一特征、第二特征和第三特征； 第一特征保持不变，对第二特征和第三特征执行基于注意力的图池化操作，得到对应的第一骨架特征、第二骨架特征和第三骨架特征； 第一骨架特征、第二骨架特征和第三骨架特征分别通过图卷积提取关节之间的关系特征，得到对应第一图特征、第二图特征和第三图特征； 通过图反池化操作，将第二图特征和第三图特征恢复至与第一图特征相同形状； 将第一图特征与图反池化后的第二图特征和第三图特征相加，得到融合特征； 对融合特征执行时间卷积，得到多尺度特征； 步骤2、对特征提取网络输出的多尺度特征进行帧融合和个体融合，得到通道数维度向量； 步骤3、对通道数维度向量进行线性投影变化后，经过分类函数得到识别结果。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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