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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种三维空间内场景感知的人体动作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：CN115482585B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202211192163.5，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种三维空间内场景感知的人体动作预测方法是由杨旸;李宗赟;高学浩设计研发完成，并于2022-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种三维空间内场景感知的人体动作预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种三维空间内场景感知的人体动作预测方法，针对由传感器或游戏引擎获取到的人体骨架数据，首先使用自学习邻接矩阵的时空图卷积神经网络提取运动特征，在空间上利用邻接矩阵考虑人体骨架节点之间的自然连接，在时间上通过一维卷积来建模不同时间步上相同关节的联系；然后在三维场景点云上构建深度卷积网络，获得对应时间RGB图像的语义分割结果作为场景特征；之后通过跨通道的自注意力模型实现运动特征和场景特征的特征融合；最后使用融合后的特征进行三维场景下的人体动作预测。该方法相对于传统动作预测方法，综合考虑人体运动与场景的关系，提高了预测的准确率，可用于人机交互、自动驾驶和一些场景下监控系统的运动预测问题。

本发明授权一种三维空间内场景感知的人体动作预测方法在权利要求书中公布了：1.一种三维空间内场景感知的人体动作预测方法，其特征在于：将场景信息融入到预测人体未来的运动中，具体包括以下步骤： 步骤1：对于由传感器或游戏引擎获取到的人体运动骨架数据，在每个时间步t内，将人体运动骨架数据建模为时空图Gt＝Vt,Et；其中Vt是时空图的点，Et是时空图的边；点集Vt包含一个骨架动作序列的所有关节点；形式上，边集Et由两个子集组成，邻接矩阵At定义了时空图的边的权值，表示人体关节的自然连接，Ef表示连续时间的相同关节，那么对于一个特定的关节i，Ef中的所有边代表其随时间的轨迹； 步骤2：利用步骤1对人体运动骨架数据的处理，在空间上利用邻接矩阵考虑人体关节的自然连接，在时间上通过一维卷积来建模不同时间上相同关节的联系，通过构建时空图卷积神经网络提取人体运动特征fm； 步骤3：为了将场景信息融入到预测人体未来的运动中，使用基于PointConv的视觉特征提取器ψ来编码视觉特征fs＝ψX1:n,其中X1:n＝{X1,X2,…,Xn}表示时刻1到时刻n的点云流，具体操作是通过n个时刻的点云，将对应时刻的RGB图像进行语义分割，将语义分割结果作为视觉特征fs； 步骤4：通过步骤2、步骤3分别获得的人体运动特征和视觉特征进行注意力感知的多模态特征融合；部署一个跨模态的自注意力模型用于捕获输入的人体运动特征fm和视觉特征fs的相关性并且建立多模态信息之间的通信； 步骤5：利用步骤4得到的融合特征预测人体未来的运动，MH+F＝cross_transh,f；MH+F表示预测获得的整个运动序列，其中H代表历史运动的时间，F代表预测的未来运动的时间,f代表运动和场景的融合特征，h是一个包含了输出时间空间编码的隐向量；引入骨架一致性损失L来衡量预测获得的运动序列与真实运动序列的差距；骨架一致性损失L用于对骨骼的正常长度和关节之间的角度进行约束；对于骨骼的正常长度，使用均方误差L2进行约束，对于关节之间的角度，使用余弦相似度Lc进行约束，令L＝λ1L2+λ2Lc，其中λ1,λ2为两种约束的权重。

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