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龍圖騰網獲悉浙江大學申請的專利一種面向多任務的大鼠機器人行為分析方法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：CN116311521B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12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：202310283378.6，技術領域涉及：G06V40/20；該發明授權一種面向多任務的大鼠機器人行為分析方法是由鄭能干;楊宇克;李琦琦;韓樂;張焓設計研發完成，并于2023-03-22向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種面向多任務的大鼠機器人行為分析方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種面向多任務的大鼠機器人行為分析方法，包括行為識別任務模塊、運動質量評估任務模塊。行為識別任務包括輸入層、Transformer編碼模塊、基礎網絡模塊、全連接層、輸出層，通過在基礎網絡模塊前置Transformer編碼模塊來提升行為識別的性能。運動質量評估任務基于全局和局部的融合特征實現，包括低維映射度量、基于quasi?GW距離的姿態差異度量、身體抖動程度度量，通過同時度量大鼠機器人關鍵點信息的高級語義信息和內部時間結構，融合特征以準確判斷運動流暢度。本發明基于關鍵點信息能夠同時實現大鼠機器人的行為分類和運動質量評估雙重任務，分類準確度高，運動質量評估可解釋性強。

本發明授權一種面向多任務的大鼠機器人行為分析方法在權利要求書中公布了：1.一種面向多任務的大鼠機器人行為分析方法，其特征在于，包括行為識別任務模塊、運動質量評估任務模塊，其中行為識別任務基于Transformer編碼模塊實現，包括輸入層、Transformer編碼模塊、基礎網絡模塊、全連接層、輸出層，基于姿態估計方法得到的關鍵點序列，通過在基礎網絡模塊前置Transformer編碼模塊來提升行為識別的性能，其中運動質量評估任務基于全局和局部的融合特征實現，包括低維映射度量、基于quasi-GW距離的姿態差異度量、身體抖動程度度量，通過融合特征度量得到運動流暢度分數； 其中用于行為識別任務的整體數據處理流程包括：首先將連續幀數據輸入到輸入層，經過Transformer編碼模塊提取特征，然后送入基礎網絡模塊，隨后經全連接層進行特征篩選，最終由輸出層生成分類結果；所述輸入層用于接收原始數據，所述原始數據為大鼠機器人的坐標點信息，其可為一維xyz坐標點信息，也可為二維x,yy,zx,z坐標點信息，或三維x,y,z坐標點信息，所述Transformer編碼模塊用于接收和處理輸入層傳遞來的數據，通過特征編碼提取原始數據中的時空特征，并可被神經網絡高效學習，所述基礎網絡模塊是模型架構的學習部分，能夠對Transformer編碼模塊處理后的特征進行學習，進一步提取更高層次的抽象特征，以更好地支持行為識別任務的完成；所述全連接層的作用是將基礎網絡模塊輸出的每一個結點都與上一層的所有結點相連，用來把基礎網絡模塊提取到的特征進行綜合，并將學到的“分布式特征表示”映射到樣本標記空間，所述輸出層是對全連接層輸出的特征數據進行最后的分類，以得到最終的行為分類結果； 創建全局特征場和局部特征場的描述符，通過同時度量大鼠機器人關鍵點信息的高級語義信息和內部時間結構，以準確判斷運動流暢度，用于動作質量評估任務的全局特征和局部特征具有互補性，分別給對每一維特征“打分”、歸一化和賦予權重后，將特征線性融合得到運動流暢度分數，并以此有效判斷運動序列是否異常。

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