买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉广州大学申请的专利一种基于语义和交互特征的双人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：CN116524587B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202310207508.8，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于语义和交互特征的双人行为识别方法是由曹忠;程有勇;尚文利;赵文静;郑锐;胡伟俊设计研发完成，并于2023-03-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于语义和交互特征的双人行为识别方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于语义和交互特征的双人行为识别方法，其实现步骤为：通过OpenPose算法从视频中获取人体骨骼关节点的三维坐标信息。通过骨骼关节点信息判断是否为双人行为。将两个人的骨架信息分别用和来表示，并且通过高维编码嵌入高维。定义关节类型的语义spa并且通过高维编码嵌入高维，与骨架信息融合。通过双人的骨架信息提取其双人交互信息g_ram。构建关节级图卷积模块，并将融合了关节类型的骨骼信息与双人交互信息输入进行特征融合。定义时间帧类型语义与经过关节级图卷积后得到的特征进行融合。通过构建的帧级卷积模块实现行为识别分类。本发明是一种基于语义和交互特征的双人行为识别方法，能够很好的表达交互特征并且识别双人行为。

本发明授权一种基于语义和交互特征的双人行为识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于语义和交互特征的双人行为识别方法，其特征在于，所述方法包括： S1、通过OpenPose算法从视频中获取人体骨骼关节点的三维坐标信息； S2、通过骨骼关节点信息判断是否为双人行为； S3、将第一个人的骨架信息用来表示，第二个人的骨架信息用来表示，并且通过高维编码嵌入高维，定义关节类型的语义spa，通过高维编码嵌入高维，与骨架信息融合； S4、通过双人的骨架信息提取其双人交互信息g_ram； S5、构建关节级图卷积模块，并将融合了关节类型的骨骼信息与双人交互信息输入进行特征融合； S6、定义帧索引语义，与经过关节级图卷积后得到的特征进行融合； S7、通过构建的帧级卷积模块，用于实现行为识别分类； 所述步骤S3包括：所述第一个人的骨架信息和所述第二个人的骨架信息的张量都为Bs，3,25，T，经过高维编码后变成了大小为Bs，64,25，T的张量； 所述关节类型的语义spa的定义：用一个热向量表示第k个关节的类型，其中第k个维度为1，其他维度均为0；所述关节类型的语义spa维度为Bs，25,25，T；将所述语义spa进行高维编码后变成了大小为Bs，64,25，T的张量；最后使用cat函数将所述第一个人的骨架信息、所述第二个人的骨架信息分别与关节类型语义进行融合得到，，其中表示第一个人的骨架信息和关节语义融合后的特征，表示第二个人的骨架信息和关节语义融合后的特征； 所述步骤S5包括：首先构建关节级图卷积模块，使用三层GCN，将三层GCN层的神经元数量分别设置为128、256和256；然后将双人骨架信息和使用cat函数进行融合，将融合了的骨架信息和双人交互信息g_ram输入到关节级图卷积模块当中进行特征融合； 所述关节级图卷积模块中一层GCN的内容如下：首先对输入的特征进行转置得到新的特征；随后将与输入的双人交互信息g进行矩阵相乘，再将乘积结果进行转置得到；将和分别输入1*1卷积并将结果进行相加融合；最后将融合结果进行正则化再通过relu激活函数得到输出，其中的和g分别对应融合了的骨架信息和双人交互信息g_ram。

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广州大学，其通讯地址为：510006 广东省广州市大学城外环西路230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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。