中國移動通信有限公司研究院;中國移動通信集團有限公司丁曉璐獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉中國移動通信有限公司研究院;中國移動通信集團有限公司申請的專利行為識別模型訓練方法、識別方法、裝置及存儲介質獲國家發明授權專利權,本發明授權專利權由國家知識產權局授予,授權公告號為:CN113536859B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-08發布的發明授權授權公告中獲悉:該發明授權的專利申請號/專利號為:202010314126.1,技術領域涉及:G06V40/20;該發明授權行為識別模型訓練方法、識別方法、裝置及存儲介質是由丁曉璐設計研發完成,并于2020-04-20向國家知識產權局提交的專利申請。
本行為識別模型訓練方法、識別方法、裝置及存儲介質在說明書摘要公布了:本發明公開了一種行為識別模型訓練方法、識別方法、裝置及存儲介質。其中,該行為識別模型訓練方法包括:基于訓練樣本集中的骨骼序列生成骨骼序列的語義圖,語義圖至少包括:結構語義圖,結構語義圖中根節點對應的鄰居節點范圍為L跳,L為大于1的自然數;對語義圖進行圖卷積網絡GCN運算,提取所述骨骼序列對應的特征;基于提取的特征對骨骼序列進行行為預測;基于行為預測的識別誤差對行為識別模型的模型參數進行調整,得到訓練好的行為識別模型。
本發明授權行為識別模型訓練方法、識別方法、裝置及存儲介質在權利要求書中公布了:1.一種行為識別模型訓練方法,其特征在于,包括: 基于訓練樣本集中的骨骼序列生成所述骨骼序列的語義圖,所述語義圖至少包括:結構語義圖,所述結構語義圖中根節點對應的鄰居節點范圍為L跳,L為大于1的自然數; 對所述語義圖進行圖卷積網絡GCN運算,提取所述骨骼序列對應的特征; 基于提取的特征對所述骨骼序列進行行為預測; 基于行為預測的識別誤差對行為識別模型的模型參數進行調整,得到訓練好的行為識別模型; 所述語義圖還包括:隱含關系語義圖,生成所述骨骼序列的隱含關系語義圖包括: 提取所述骨骼序列的各骨骼節點對應的與行為相關的特征,并確定各骨骼節點本身與行為相關的第一關系值及任意兩個骨骼節點對應的與行為相關的特征之間的第二關系值; 基于所述第一關系值和所述第二關系值確定所述隱含關系語義圖的鄰接矩陣,所述隱含關系語義圖的鄰接矩陣中的對角線上的元素為各骨骼節點對應的第一關系值,其余元素為任意兩個骨骼節點的特征之間的第二關系值,以表征所述骨骼序列中不同骨骼節點之間與行為相關的隱含連接關系; 所述對所述語義圖進行GCN運算,提取所述骨骼序列對應的特征,還包括: 對所述隱含關系語義圖進行GCN運算,提取所述骨骼序列的隱含關系語義圖對應的第二特征。
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