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龍圖騰網獲悉同濟大學申請的專利一種基于姿態增強型關系特征的人體動作識別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：CN114724181B 。

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：202210292119.5，技術領域涉及：G06V40/10；該發明授權一種基于姿態增強型關系特征的人體動作識別方法是由梁爽;王頡文;謝馳;莊子鯤;趙生捷設計研發完成，并于2022-03-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于姿態增強型關系特征的人體動作識別方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于姿態增強型關系特征的人體動作識別方法,包括以下步驟：S1：獲取人體姿態關鍵點數據和周圍物體包圍框，并將姿態關鍵點數據轉換為包圍框格式；S2：使用基礎網絡提取圖像特征，并通過ROIPooling進一步得到人體、姿態、物體對應的基礎特征；S3：利用基礎特征與包圍框分別計算出2組人體?姿態關系特征與2組人體?物體關系特征，將關系特征按特定權重與基礎特征融合，獲得人體、姿態、物體增強型特征；S4：將三種增強型特征送入分類器，并將分類結果進行融合，得到各動作對應的分數，從而獲得最終識別結果，與現有技術相比，本發明考慮了動作識別中的不同情況，具有識別精度高、適用范圍廣等優點。

本發明授權一種基于姿態增強型關系特征的人體動作識別方法在權利要求書中公布了：1.一種基于姿態增強型關系特征的人體動作識別方法，其特征在于：包括以下步驟： S1：獲取人體姿態關鍵點數據和周圍物體包圍框，并將姿態關鍵點數據轉換為包圍框格式； S2：使用基礎網絡提取圖像特征，并通過ROIPooling進一步得到人體、姿態、物體對應的基礎特征； S3：利用基礎特征與包圍框分別計算出2組人體-姿態關系特征與2組人體-物體關系特征，將關系特征按特定權重與基礎特征融合，獲得人體、姿態、物體增強型特征fhr、fpr和for； S4：將三種增強型特征送入分類器，并將分類結果進行融合，得到各動作對應的分數，從而獲得最終識別結果； 所述的步驟S1具體包括： S11：利用基于卷積神經網絡的目標檢測方法檢測出圖像中的物體，得到其包圍框bo； S12：利用基于卷積神經網絡的姿態估計方法檢測出人體姿態，得到人體姿態關鍵點； S13：將人體姿態關鍵點按照特定轉換規則進行組合與計算，使其映射到局部身體部位，將計算所得部位根據縮放因子k與身體部位縮放規則進行縮放，輸出包圍框格式的姿態區域bp； 所述人體姿態關鍵點到局部身體部位的轉換規則定義為：鼻子、左耳、右耳關鍵點轉換為頭部區域；左肩、右肩、左臀、右臀關鍵點轉換為身體區域；左腕、左肘關鍵點轉換為左手區域；右腕、右肘關鍵點轉換為右手區域；左腕、左肘、左肩關鍵點轉換為左肘區域；右腕、右肘、右肩關鍵點轉換為右肘區域；左膝、左踝關鍵點轉換為左腳區域；右膝、右踝關鍵點轉換為右腳區域；左膝、左踝、左臀關鍵點轉換為左膝區域；右膝、右踝、右臀關鍵點轉換為右膝區域； 所述的身體部位縮放規則為：設某一身體部位的左上坐標為x0,y0，長度為w0，寬度為h0，縮放因子k為滿足0.50≤k≤1.50的小數，則最終輸出的姿態區域描述為： 左上角橫坐標 左上角縱坐標 長度w＝kw0； 寬度h＝kh0； 所述步驟S3具體包括： S31：對人體基礎特征fh與姿態基礎特征fp計算關系權重，得到權重wp；對人體基礎特征fh與物體基礎特征fo計算關系權重，得到權重wo； S32：對人體包圍框與姿態包圍框進行空間位置編碼，得到權重wploc；對人體包圍框與物體包圍框進行空間位置編碼，得到權重woloc； S33：根據姿態相關的權重wp和wploc以及人體、姿態的基礎特征計算出兩組姿態增強的關系特征fhp和fph，根據物體相關的權重wo和woloc以及人體、物體的基礎特征計算出兩組物體增強的關系特征fho和foh； S34：給4組關系特征賦予特定權重，并將人體主導的兩種關系特征進行融合，輸出三種關系特征； 姿態關系權重wp的計算方法為： 其中，F函數為特征維度轉換函數，通過全連接層將兩種基礎特征轉換至同一線性空間，便于處理，dk為轉換完成后基礎特征的維度； 物體關系權重wo的計算方法為： 姿態空間位置編碼權重wploc的計算方法為： wploc＝F·Lbh,bp 其中，F函數為特征維度轉換函數，形式為全連接層或一維卷積；L函數為三角函數形式的空間位置編碼函數，對人體包圍框坐標bh與姿態包圍框坐標bp進行編碼； 物體空間位置編碼權重woloc的計算方法為： woloc＝F·Lbh,bo 其中，bo為物體包圍框坐標； 姿態增強的關系特征fhp的計算方法為： fhp＝Ffp·∑wplocwp 其中，F函數為維度轉換函數，形式為全連接層或一維卷積； 計算另一組姿態增強型關系特征fph，只需將權重wp進行轉置； 計算物體增強的關系特征fho與foh只需分別將fhp與fph計算公式中的姿態相關的權重wp和wploc替換為物體相關的權重wo和woloc，并將姿態基礎特征fp替換為物體基礎特征fo； 4組關系特征的賦權規則為： fhp:fho:fph:foh＝k1:k2:k3:k4 其中，k1、k2、k3、k4滿足： 0k1,k2k3,k4 賦權后輸出的關系特征按照以下規則與基礎特征融合并輸出增強型關系特征： fhr＝fh+fhp+fho fpr＝fp+fph for＝fo+foh 即最終的輸出為3種增強型特征fhr、fpr和for。

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