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龙图腾网获悉深圳信息职业技术学院申请的专利一种交互行为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：CN117011941B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202310998576.0，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种交互行为识别方法是由刘星设计研发完成，并于2023-08-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种交互行为识别方法在说明书摘要公布了：本申请适用于图像数据处理技术领域，提供了一种交互行为识别方法，旨在提深度相机对双方人员的交互行为识别准确率。本申请方法主要包括：确定进行交互行为识别的第一目标对象与第二目标对象；以所述第一目标对象与所述第二目标对象的交互中心点为原点建立新坐标系；计算所述第一目标对象在所述新坐标系对应的第一目标对象新坐标，以及所述第二目标对象在所述新坐标系对应的第二目标对象新坐标；依据所述第一目标对象新坐标与所述第二目标对象新坐标识别所述第一目标对象与所述第二目标对象的具体交互行为。

本发明授权一种交互行为识别方法在权利要求书中公布了：1.一种交互行为识别方法，其特征在于，包括： 确定进行交互行为识别的第一目标对象与第二目标对象； 以所述第一目标对象与所述第二目标对象的交互中心点为原点建立新坐标系； 计算所述第一目标对象在所述新坐标系对应的第一目标对象新坐标，以及所述第二目标对象在所述新坐标系对应的第二目标对象新坐标； 依据所述第一目标对象新坐标与所述第二目标对象新坐标识别所述第一目标对象与所述第二目标对象的具体交互行为； 以所述第一目标对象与所述第二目标对象的交互中心点为原点建立新坐标系包括： 通过深度相机预设的原始坐标系中对所述第一目标对象与所述第二目标对象进行录制，得到F帧图像； 确定所述图像中包含对所述第一目标对象的三维坐标与所述第二目标对象的三维坐标 其中，所述n、所述i、所述F均为大于0的正整数； 确认所述第一目标对象与所述第二目标对象的交互中心点I在所述原始坐标系中的三维坐标JI； 其中，所述表示所述第一目标对象第1帧图像中默认第1个关节的三维坐标，所述第1个关节为所述第一目标对象的个体中心关节； 所述表示所述第二目标对象第1帧图像中默认第1个关节的三维坐标，所述第1个关节为所述第二目标对象的个体中心关节； 以所述交互中心点I在所述原始坐标系中的三维坐标JI作为原点建立新坐标系； 计算所述第一目标对象在所述新坐标系对应的第一目标对象新坐标，以及所述第二目标对象在所述新坐标系对应的第二目标对象新坐标包括： 确定所述第一目标对象在所述原始坐标系中的骨架序列坐标为SA,所述第二目标对象在所述原始坐标系中的骨架序列坐标为SB； 其中，所述N为大于0的正整数，所述表示所述第一目标对象第i帧图像中第n个关节的三维坐标，所述表示所述第二目标对象第i帧图像中第n个关节的三维坐标； 计算所述第一目标对象在所述新坐标系的骨架序列坐标为以及计算所述第二目标对象在所述新坐标系中的骨架序列坐标为 其中，所述JI为所述交互中心点I在所述原始坐标系中的三维坐标； 依据所述第一目标对象新坐标与所述第二目标对象新坐标识别所述第一目标对象与所述第二目标对象的交互行为包括： 为所述第一目标对象配备第一权重WA，为所述第二目标对象配备第二权重WB，所述第一权重WA与所述第二权重WB之和为1； 建立所述第一目标对象的行为特征的第一行为特征表达式，所述第一行为特征表达式等于所述第一目标对象新坐标乘以所述第一权重； 建立所述第二目标对象的行为特征的第二行为特征表达式，所述第二行为特征表达式等于所述第二目标对象新坐标乘以所述第二权重； 建立所述第一目标对象与所述第二目标对象的交互行为表达式，所述交互行为表达式等于第一行为特征表达式加上所述第二行为特征表达式； 通过受训练的网络模型对所述交互行为表达式进行识别，得到所述第一目标对象与所述第二目标对象的具体交互行为，所述受训练的网络模型可以实现在两个目标对象中对具有显著性交互行为的目标对象进行具体交互行为进行识别。

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