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龙图腾网获悉南昌大学申请的专利基于动态图卷积的自适应感知数字人骨骼绑定方法及系统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：CN120726193B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202511149467.7，技术领域涉及：G06T13/40；该发明授权基于动态图卷积的自适应感知数字人骨骼绑定方法及系统是由闵卫东;李伟铭;韩清设计研发完成，并于2025-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动态图卷积的自适应感知数字人骨骼绑定方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于动态图卷积的自适应感知数字人骨骼绑定方法及系统，涉及神经网络技术领域，包括：基于SMPL模型对数字人骨骼数据进行绑定和增强，以获取增强后的三维网格数字人模型数据；基于预设的蒙皮模块EdgeConv构建局部拓扑图，利用K‑近邻算法更新邻域，经编码器‑解码器与多层MLP生成蒙皮权重矩阵；基于预设的绑定模块对蒙皮权重矩阵进行处理，以获取深度偏移特征向量；基于骨骼感知多层感知机对深度偏移特征向量进行处理，获取关节点偏移量。本发明提出了一个新颖的数字人骨骼绑定框架，有效地捕捉了不同部位骨骼关节之间的语义关系，并且利用数据增强与补充、骨骼感知的多层感知机提升了骨骼绑定的准确率。

本发明授权基于动态图卷积的自适应感知数字人骨骼绑定方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于动态图卷积的自适应感知数字人骨骼绑定方法，其特征在于，包括： 基于SMPL模型对数字人骨骼数据进行绑定和增强，以获取增强后的三维网格数字人模型数据； 基于预设的蒙皮模块EdgeConv构建局部拓扑图，利用K-近邻算法更新邻域，经编码器-解码器与多层MLP生成蒙皮权重矩阵，其中，所述预设的蒙皮模块包括多个边缘卷积层，所述边缘卷积层通过K-近邻算法动态构建局部拓扑图，实现对数字人模型几何特征的自适应提取，所述自适应提取的具体过程，包括： 基于所述边缘卷积层对所述局部拓扑图内的每个顶点进行KNN算法处理，以获取多个近邻点； 基于所述多个近邻点构建K-近邻图； 基于所述边缘卷积层每一个所述近邻点的边特征进行聚合处理，以生成更新后的顶点特征，并基于所述更新后的顶点特征对所述K-近邻图进行更新，以获取更新后的K-近邻图，其中，所述边特征的数学表达式为： ； ； 所述更新后的顶点特征的数学表达式为： ； 其中，为非线性映射函数，与分别表示输入与输出特征维度，表示边特征，表示顶点，表示顶点，表示实数集，表示更新后的顶点特征，表示通道对称聚合操作，表示k近邻边的集合； 基于预设的绑定模块对所述蒙皮权重矩阵进行处理，以获取深度偏移特征向量，其中，所述基于预设的绑定模块对所述蒙皮权重矩阵进行处理，以获取深度偏移特征向量的过程，包括： 所述绑定模块以蒙皮模块的输入数据为基础，首先通过四层堆叠的EdgeConv层提取高维几何特征，所述高维几何特征包含了数字人模型的深层几何信息； 基于注意力池化机制将所述蒙皮模块输出的蒙皮权重矩阵作为注意力权重； 基于所述注意力权重对所述高维几何特征进行池化处理，以生成深度偏移特征向量，其中，所述深度偏移特征向量仅与绑定的顶点相关； 基于骨骼感知多层感知机对所述深度偏移特征向量进行处理，获取关节点偏移量。

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南昌大学，其通讯地址为：330000 江西省南昌市红谷滩区学府大道999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”。

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