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龙图腾网获悉吉林农业大学申请的专利基于时空拓扑学习的骨骼动作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：CN120472535B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202510558106.1，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于时空拓扑学习的骨骼动作识别方法是由温长吉;李臣爽;陈红兵;洪润东;崔越;牛茁蓁;张勒峣;史雅琪;李思洋;许汝辰;陈飞龙;李勇设计研发完成，并于2025-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时空拓扑学习的骨骼动作识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于时空拓扑学习的骨骼动作识别方法，属于计算机视觉与人工智能技术领域。该方法包括：构建双维拓扑编码模块，以同时捕捉骨骼结构的静态拓扑关系和动态拓扑关系；采用多层次空间注意力聚合模块，对不同层次的骨骼特征进行自适应加权聚合，以增强关键节点和边缘的表达能力；设计时间动态序列池化方法，基于动态模态分解策略提取时间序列数据的高阶动态信息，提高动作识别的准确性。优点在于：该方法能够充分利用骨架数据的时空结构信息，实现对人体动作的精准识别，同时提高对复杂动态行为的建模能力，避免了传统方法在捕捉高阶动态信息时的局限性。

本发明授权基于时空拓扑学习的骨骼动作识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时空拓扑学习的骨骼动作识别方法，其特征在于：获取待处理的骨骼数据，输入至经过预先训练的基于骨骼的动作分类识别网络模型，得到待处理的骨骼数据的动作分类结果；包括如下步骤： S1、对输入的三维骨骼关节点序列数据进行预处理，包括去噪、标准化以及归一化处理； S2、提取骨骼序列的时空拓扑特征，构建双维拓扑编码模块，通过采用最短路径图权重构建静态空间关系编码，使用基于持久性条形码的图序列构建动态空间关系编码，分析骨骼结构的静态关系以及动作过程中的动态拓扑变化； S3、基于层级骨架特征构建多层次空间注意力聚合模块，通过代表性特征提取器与边缘卷积操作在多个结构尺度下学习关键动作部位的特征权重，实现多尺度结构显著性增强； S4、设计时间动态序列池化方法，通过库普曼算子理论和动态模式分解对时序特征嵌入向量进行高阶建模，通过构建动态矩阵以捕捉非线性动作序列中的时间动力学规律，并结合SoftMax分类器进行类别识别。

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吉林农业大学，其通讯地址为：130118 吉林省长春市新城大街2888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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