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龙图腾网获悉北京茵沃汽车科技有限公司申请的专利动作识别方法及装置、车辆控制方法及装置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：CN117058762B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202311035488.7，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权动作识别方法及装置、车辆控制方法及装置是由王赛;杨波;刘春霞;王东虎;尹岫;苏家瑞设计研发完成，并于2023-08-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本动作识别方法及装置、车辆控制方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提供了一种动作识别方法及装置、车辆控制方法及装置，涉及计算机技术领域。该动作识别方法包括：获取目标图像帧，目标图像帧中包含目标对象；基于目标图像帧，确定在目标图像帧中目标对象的骨骼关键点；基于目标图像帧中目标对象的骨骼关键点，确定目标对象的动作对应的第一空间位置特征；确定目标对象的动作对应的周期性特征，周期性特征包括在目标图像帧之前的历史图像帧中，目标对象的动作对应的第二空间位置特征；基于第一空间位置特征和周期性特征，识别目标对象的动作。本申请基于骨骼关键点确定目标对象的动作特征，并结合历史图像帧中目标对象的动作特征识别目标对象的动作，能够极大地提升识别准确度。

本发明授权动作识别方法及装置、车辆控制方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种动作识别方法，其特征在于，所述方法应用于车辆驾驶场景，包括： 获取目标图像帧，所述目标图像帧中包含目标对象； 基于所述目标图像帧，确定在所述目标图像帧中所述目标对象的骨骼关键点； 基于所述目标图像帧中所述目标对象的骨骼关键点，确定所述目标对象的动作对应的第一空间位置特征； 确定所述目标对象的动作对应的周期性特征，所述周期性特征包括在所述目标图像帧之前的历史图像帧中，所述目标对象的动作对应的第二空间位置特征； 基于所述第一空间位置特征和所述周期性特征各自对应的权重，第一空间位置特征和周期性特征进行融合，识别所述目标对象的动作； 所述确定所述目标对象的动作对应的周期性特征，包括： 基于所述目标图像帧中所述目标对象的骨骼关键点，根据LSTM网络的网络结构提取第一中间特征，所述LSTM网络包括第一中间特征提取模块，在提取所述第一中间特征时，基于遗忘门、输入门、时间单元、存储单元和隐藏层，提取所述第一中间特征； 基于注意力机制和所述目标图像帧中所述目标对象的骨骼关键点，提取第二中间特征，所述第二中间特征包括基于所述注意力机制和所述历史图像帧中所述目标对象的骨骼关键点，提取的第二空间位置特征，所述LSTM网络还包括第二中间特征提取模块，基于遗忘门、输入门、时空记忆单元和存储单元，提取所述第二中间特征，所述目标图像帧在所述LSTM网络中循环进行多层特征处理得到多个层级的第二中间特征；所述注意力机制基于所述存储单元存储所述历史图像帧对应的第二空间位置特征，所述基于注意力机制和所述目标图像帧中所述目标对象的骨骼关键点，提取所述第二中间特征，包括：提取所述目标图像帧中的所述目标对象的骨骼关键点的第三中间特征，然后基于所述第三中间特征和存储的所述第二空间位置特征，得到所述第二中间特征； 将所述第一中间特征和所述第二中间特征进行融合，得到所述目标对象的动作对应的周期性特征，所述第二中间特征是所述LSTM网络中最后一个层级的第二中间特征，或所述多个层级的第二中间特征。

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