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龍圖騰網(wǎng)獲悉南京郵電大學(xué)申請(qǐng)的專利基于多層感知機(jī)的人體3D骨架運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN116580058B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202310547829.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/246；該發(fā)明授權(quán)基于多層感知機(jī)的人體3D骨架運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)方法是由高浩;黃海濤;李昊倫設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2023-05-16向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于多層感知機(jī)的人體3D骨架運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于多層感知機(jī)的人體3D骨架運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)方法。將3D骨架關(guān)節(jié)點(diǎn)序列數(shù)據(jù)輸入第一時(shí)空可分離圖卷積網(wǎng)絡(luò)中，輸出預(yù)測(cè)的第一關(guān)節(jié)坐標(biāo)序列；將第一關(guān)節(jié)坐標(biāo)序列通過第一全連接層線性投影到隱藏維度，生成二維實(shí)值輸入表；將二維實(shí)值輸入表輸入至少一個(gè)多層感知機(jī)混合器塊，輸出人體骨架時(shí)空依賴信息矩陣；將人體骨架時(shí)空依賴信息矩陣輸入第二時(shí)空可分離圖卷積網(wǎng)絡(luò)中，輸出預(yù)測(cè)的第二關(guān)節(jié)坐標(biāo)序列；將第二關(guān)節(jié)坐標(biāo)序列依次送入第二全連接層和第三全連接層，輸出預(yù)測(cè)的3D骨架關(guān)節(jié)點(diǎn)序列。本發(fā)明提高了短期和長(zhǎng)期預(yù)測(cè)的最新水平，網(wǎng)絡(luò)計(jì)算復(fù)雜度低、耗時(shí)短、效率高，對(duì)不同人體的尺度差異、運(yùn)動(dòng)復(fù)雜度差異等難點(diǎn)具有較強(qiáng)魯棒性。

本發(fā)明授權(quán)基于多層感知機(jī)的人體3D骨架運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于多層感知機(jī)的人體3D骨架運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)方法，其特征在于，包括以下步驟： 將3D骨架關(guān)節(jié)點(diǎn)序列輸入第一時(shí)空可分離圖卷積網(wǎng)絡(luò)中，輸出預(yù)測(cè)的第一關(guān)節(jié)坐標(biāo)序列； 將第一關(guān)節(jié)坐標(biāo)序列通過第一全連接層線性投影到隱藏維度，生成二維實(shí)值輸入表； 將二維實(shí)值輸入表輸入至少一個(gè)多層感知機(jī)混合器塊，輸出人體骨架時(shí)空依賴信息矩陣； 將人體骨架時(shí)空依賴信息矩陣輸入第二時(shí)空可分離圖卷積網(wǎng)絡(luò)中，輸出預(yù)測(cè)的第二關(guān)節(jié)坐標(biāo)序列； 將第二關(guān)節(jié)坐標(biāo)序列依次送入第二全連接層和第三全連接層，輸出預(yù)測(cè)的3D骨架關(guān)節(jié)點(diǎn)序列； 所述多層感知機(jī)混合器塊包括通道混合MLP、標(biāo)記混合MLP、第一跳連接層、第二跳連接層、第一SE塊和第二SE塊，所述將二維實(shí)值輸入表輸入至少一個(gè)多層感知機(jī)混合器塊，輸出人體骨架時(shí)空依賴信息矩陣，包括： 將二維實(shí)值輸入表進(jìn)行仿射變換后輸入到通道混合MLP，提取骨架序列中的空間依賴； 將提取到的骨架序列空間依賴輸入到第一SE塊中，自動(dòng)加權(quán)時(shí)間步的影響，通過第一跳連接層將二維實(shí)值輸入表與第一SE塊的輸出相結(jié)合，得到人體骨架空間依賴矩陣； 將人體骨架空間依賴矩陣依次進(jìn)行轉(zhuǎn)置、仿射變換后輸入到標(biāo)記混合MLP中學(xué)習(xí)骨架序列時(shí)間信息，對(duì)標(biāo)記混合MLP的輸出進(jìn)行轉(zhuǎn)置操作，得到骨架序列的時(shí)間依賴； 將得到的骨架序列時(shí)間依賴輸入到第二SE塊中，自動(dòng)加權(quán)時(shí)間步的影響，通過第二跳連接層將人體骨架空間依賴矩陣與第二SE塊的輸出相結(jié)合，得到人體骨架時(shí)空依賴信息矩陣； 若有多個(gè)多層感知機(jī)混合器塊，將得到的人體骨架時(shí)空依賴信息矩陣輸入下一個(gè)多層感知機(jī)混合器塊，重復(fù)上述步驟，直至輸出最終的人體骨架時(shí)空依賴信息矩陣。

如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人南京郵電大學(xué)，其通訊地址為：210003 江蘇省南京市鼓樓區(qū)新模范馬路66號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。