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龙图腾网获悉常州大学申请的专利一种双通道混合图卷积网络的人体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：CN115953845B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202310057194.8，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种双通道混合图卷积网络的人体行为识别方法是由李志新;瞿佳;商樊淇;沈诗宜设计研发完成，并于2023-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种双通道混合图卷积网络的人体行为识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及人体行为识别技术领域，尤其涉及一种双通道混合图卷积网络的人体行为识别方法，包括数据预处理；基于特征相似性的图卷积模块构建；基于个人特点差异的图卷积模块构建；添加基于自注意力的双通道融合构建基于特征相似性和个人特点的双通道混合图卷积网络的人体行为识别模型。本发明通过动作特征之间的相似性和个体动作之间的差异性彼此互补，并且可以自适应地融合，以获取与分类任务更深层次地相关信息。

本发明授权一种双通道混合图卷积网络的人体行为识别方法在权利要求书中公布了：1.一种双通道混合图卷积网络的人体行为识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、数据预处理； 步骤二、基于特征相似性的图卷积模块构建； 步骤二具体包括： 步骤21、采用k近邻算法构造图的动作特征图的邻接矩阵，计算所有动作节点两两之间的欧式距离；然后对从小到大排序，选出最近的个节点作为邻居节点，公式为： 其中，表示节点与其他节点之间的欧氏距离，是升序算子，是排序后的，是中前个数的节点序号； 步骤22、将特征图作为输入图形带入人类行为的相似性公式进行谱卷积运算，得到新的节点表示； 人类行为的相似性公式为： 其中，是激活函数，是动作共性图卷积第层的权重矩阵，是第层的输出且；表示在进行图卷积时节点能更多的学习到自身的特征；为对角的度矩阵，其对角元素； 步骤三、基于个人特点差异的图卷积模块构建； 步骤三具体包括： 步骤31、个人特点图构建； 步骤32、使用个人特点图作为输入图形，第层输出表示为： 其中，是激活函数，是动作共性图卷积第层的权重矩阵，是第层的输出且；表示表示在进行图卷积时节点能更多的学习到自身的特征；为对角的度矩阵，对角元素； 步骤四、添加基于自注意力的双通道融合构建基于特征相似性和个人特点的双通道混合图卷积网络的人体行为识别模型； 步骤四具体包括： 通过重要性公式自适应的获取图卷积在两张拓扑图中获得嵌入的重要性； 再对所学习到的重要性转换为对角矩阵，最后通过嵌入公式得到与最终分类任务相关的嵌入值。

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