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龙图腾网获悉山东师范大学申请的专利基于细粒度拓扑逻辑建模的人体行为识别方法和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：CN121305664B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202511388096.8，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于细粒度拓扑逻辑建模的人体行为识别方法和装置是由吕蕾;马骁龙;高天雷;庞辰;魏艺;刘弘设计研发完成，并于2025-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于细粒度拓扑逻辑建模的人体行为识别方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于细粒度拓扑逻辑建模的人体行为识别方法和装置，包括：对视频逐帧的进行人体关节点位置估计，并在该关节位置数据上在每一帧内部，按照人体的天然关节连通关系，连续帧之间连接相同的关节来构建时空图；将时空图把每一帧中关节点的位置归一为二维坐标得到图结构的骨骼数据；将其输入到预训练好的基于细粒度拓扑逻辑建模图卷积神经网络；其进行Softmax得到该输入属于每一类的概率；选取值最大的分量的所对应的类。采用本发明的技术方案，能够有效的抵抗类内差异的影响，精确的进行人体行为分类，同时充分利用高阶的时序数据，为主干网络中的特征提供辅助，增强泛化能力和精确度。

本发明授权基于细粒度拓扑逻辑建模的人体行为识别方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于细粒度拓扑逻辑建模的人体行为识别方法，其特征在于，包括： 步骤一、预训练基于细粒度拓扑逻辑建模图卷积神经网络； 步骤二、对视频逐帧的进行人体关节点位置估计，并在该关节位置数据上在每一帧内部，按照人体的天然关节连通关系，连续帧之间连接相同的关节来构建时空图； 步骤三、将时空图把每一帧中关节点的位置归一为二维坐标得到图结构的骨骼数据；将其输入到预训练好的基于细粒度拓扑逻辑建模图卷积神经网络； 步骤四、对基于细粒度拓扑逻辑建模图卷积神经网络的输出进行Softmax得到该输入属于每一类的概率； 步骤五、选取值最大的分量的所对应的类； 基于细粒度拓扑逻辑建模图卷积神经网络由10个GCN_TCN单元与一个全局平均池化组成，其中，每个GCN_TCN单元都是三分支结构：第一个分支作为跳跃链接、第二个分支先在图结构的骨骼数据按通道进行分组，在每一组上使用微调过的注意力机制与先验的拓扑逻辑计算时间细粒度的拓扑逻辑并应用该拓扑逻辑进行图卷积后进行时间卷积，最后一支使用高阶时序数据处理单元动态的推理并建模高阶时序数据，随后三个分支的数据进行求和得到输出。

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