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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种用于拓扑性行为识别的拓扑节点间高阶关系建模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：CN119180298B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202411091712.9，技术领域涉及：G06N3/042；该发明授权一种用于拓扑性行为识别的拓扑节点间高阶关系建模方法是由郑皓文;王立东;单敬;李雅诗;李婧怡;周果清;王庆;王雪设计研发完成，并于2024-08-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于拓扑性行为识别的拓扑节点间高阶关系建模方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种用于拓扑性行为识别的拓扑节点间高阶关系建模方法，设计了一种基于递归的从低阶关系至高阶关系的迭代建模方法，以递归的自同性与可扩展性实现建模的完备性。本发明通过生成低阶关系间完整的依赖来建模完备性高阶关系，提取到更宽泛、抽象的个体特征，有效利用了递归方式的自同性和迭代性，得到了与阶数呈线性相关的高阶关系的建模复杂度，从而避免了引入完备性超边所带来的阶乘级复杂度；得到包含高阶信息的群体中个体的高级特征，优化了图神经网络的建模过程，益于群体行为识别任务。

本发明授权一种用于拓扑性行为识别的拓扑节点间高阶关系建模方法在权利要求书中公布了：1.一种用于拓扑性行为识别的拓扑节点间高阶关系建模方法，其特征在于包括如下步骤： S1.提取节点间的一阶关系； 给定骨架中关节点或者群体中单人的节点原始特征F∈RN×C，其中N为个体总数，C为个体特征维数，将节点原始特征F输入到一阶关系建模函数He，得到关节点或单人之间的一阶关系E1＝HeF∈RN×N×Ce，其中Ce为关系特征维数，对于节点i和节点j来说，一阶关系建模过程为E1ij＝HeFi，Fj∈RCe，即关节点或单人之间的一阶关系； S2.建模节点间的完备性高阶关系； S2.1首先通过一阶嵌入函数M1将步骤S1中提取得到的一阶关系E1∈RN×N×Ce嵌入为一阶建模元以供二阶建模使用； S2.2然后使用一阶依赖生成函数D1生成一阶建模元之间完整的依赖对于第S个一阶建模元和第t个一阶建模元来说，它们之间的依赖生成过程为 S2.3最后采用步骤S2.2中得到的一阶完整的依赖聚合一阶建模元得到关节点或单人之间的完备性二阶关系E2＝W1X1∈RN×N×Ce，E2ij∈Ce为关节点i与关节点j或单人i与单人j之间的二阶关系，S2.2和S2.3步骤不仅感知到了一阶关系之间的共现结构，还捕获了二元节点组的关联模式； S2.4与S2.1到S2.3同理，并依次类推到i+1阶完备性关系建模，首先通过i阶嵌入函数Mi将i阶关系Ei∈RN×N×Ce嵌入为i阶建模元然后使用i阶依赖生成函数Di生成i阶建模元之间完整的依赖最后使用得到的i阶完整的依赖Wi聚合i阶建模元Xi，得到关节点或单人间的完备性i+1阶关系Ei+1＝WiXi∈RN×N×Ce； S2.5通过步骤S2.4的递归，迭代求出给定最大阶数O下的关节点或单人之间的所有阶完备性关系E∈RO×N×N×Ce，Ekij∈RCe为关节点i和关节点j或单人i与单人j之间的k阶关系，由于建模高阶关系是依靠捕获低阶关系间的完整的依赖所实现的，因此建模得到的高阶关系是完备的，并且高阶关系的建模是基于递归增量实现的，因此其建模复杂度随阶数线性增长而非阶乘级增长； S3.使用完备性高阶关系聚合高阶特征； S3.1遵循图卷积的范式，通过邻接矩阵聚合节点特征Fout＝HFinA，其中H为参数矩阵，A为邻接矩阵，Fin与Fout分别为节点输入特征和节点输出特征，采用S2中建模的关节点或单人之间的完备性高阶关系E∈RO×N×N×Ce作为邻接矩阵A聚合骨架中关节点或者群体中单人的节点原始特征F∈RN×C，求得骨架中关节点或群体中单人的节点高阶特征E比A多了O和Ce维度，因此执行图卷积需要做出适配，将O作为批处理维度来独立生成个体的各阶特征，对Ce维适配有两种方式：一是进行通道公共聚合，即F的所有通道都使用一个邻接矩阵来执行特征聚合，具体来说是将E的Ce维进行池化得到将作为F所有通道的公共邻接矩阵进行聚合，二是进行通道独立聚合，即F的每个通道分别使用该通道特有的邻接矩阵来执行特征聚合，具体来说是将E的Ce维向F的C维进行维度转换得到将在C维上做切分再将其分配到F的各个通道进行通道独立的特征聚合； S3.2在求得骨架中关节点或群体中单人的节点高阶特征后，使用一个阶数压缩矩阵U∈ROC×C压缩阶数维度，得到骨架中关节点或群体中单人的节点高级特征此时的高级特征具有判别性且包含丰富的信息量，能够提升基于骨架的动作识别或群体行为识别的性能。

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