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龍圖騰網獲悉華為云計算技術有限公司申請的專利動作識別模型的訓練方法、動作識別方法及相關裝置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：CN114120436B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26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：202010899510.2，技術領域涉及：G06V40/20；該發明授權動作識別模型的訓練方法、動作識別方法及相關裝置是由肖磊;謝奕;喻曉源;陳普設計研發完成，并于2020-08-31向國家知識產權局提交的專利申請。

本動作識別模型的訓練方法、動作識別方法及相關裝置在說明書摘要公布了：本申請提供了一種動作識別模型的訓練方法、動作識別方法及相關裝置，其中，動作識別的模型包括第一模型和第二模型，第一模型包括第三子模型和第四子模型。該方法包括：第一模型利用人物的二維姿態序列以及人物的三維姿態序列，對第一模型進行訓練，且人物的二維姿態序列和人物的三維姿態序列具有一致性聯系。第二模型利用第一模型輸出的二維姿態序列以及由第一模型輸出的三維姿態擴展的二維姿態序列，對第二模型進行訓練。本申請提供的動作識別模型的訓練方法可以提高小樣本動作識別場景下人物動作識別的準確率和識別效率。

本發明授權動作識別模型的訓練方法、動作識別方法及相關裝置在權利要求書中公布了：1.一種動作識別模型的訓練方法，其特征在于，所述動作識別模型包括第一模型和第二模型，所述方法包括： 獲取M個訓練圖像以及所述M個訓練圖像的標注數據，所述M個訓練圖像中的每個訓練圖像包括人物，所述每個訓練圖像的標注數據包括所述每個訓練圖像中的人物所在的包圍框和所述每個訓練圖像中的人物姿態標注信息，M為大于1的整數； 通過所述第一模型對所述M個訓練圖像進行處理，得到所述M個訓練圖像對應的姿態序列，所述M個訓練圖像對應的姿態序列包括所述M個訓練圖像對應的第一類二維姿態序列和所述M個訓練圖像對應的第二類二維姿態序列，所述M個訓練圖像對應的第一類二維姿態序列是根據所述M個訓練圖像包括的人物的二維熱力圖得到的，所述M個訓練圖像對應的第二類二維姿態序列是對所述M個訓練圖像對應的第二類三維姿態序列進行二維投影得到的，所述M個訓練圖像對應的第二類三維姿態序列是對所述M個訓練圖像對應的第一類三維姿態序列進行任意或特定角度旋轉得到的，所述M個訓練圖像對應的第一類三維姿態序列是根據所述M個訓練圖像包括的人物的三維熱力圖得到的； 通過利用所述M個訓練圖像對應的姿態序列，對所述第二模型進行訓練，直到所述第二模型滿足第二預設要求； 其中，所述第一模型通過以下步驟訓練得到： 步驟1：對所述每個訓練圖像中的人物姿態標注信息進行處理，得到所述每個訓練圖像中的人物姿態標簽，所述姿態標簽包括二維姿態標簽、三維姿態標簽和二維姿態關鍵點置信度熱力圖標簽； 步驟2：對所述第一模型進行初始化處理，以得到所述第一模型的模型參數的初始值； 步驟3：將所述M個訓練圖像中的第一批訓練圖像輸入到所述第一模型，得到所述第一批訓練圖像對應的姿態序列，所述第一批訓練圖像對應的姿態序列包括所述第一批訓練圖像對應的第一類二維姿態序列、所述第一批訓練圖像對應的第一類三維姿態序列、所述第一批訓練圖像對應的共性二維姿態序列以及所述第一批訓練圖像對應的共性三維姿態序列，所述第一批訓練圖像對應的第一類二維姿態序列是根據所述第一批訓練圖像中包括的人物的二維熱力圖得到的，所述第一批訓練圖像對應的第一類三維姿態序列是根據所述第一批訓練圖像中包括的人物的三維熱力圖得到的，所述共性二維姿態序列是根據所述第一批訓練圖像對應的二維姿態序列與所述第一批訓練圖像對應的三維姿態序列中公共的姿態關鍵點確定的二維姿態序列，所述共性三維姿態序列是根據所述第一批訓練圖像對應的二維姿態序列與所述第一批訓練圖像對應的三維姿態序列中公共的姿態關鍵點確定的三維姿態序列； 步驟4：根據所述第一批訓練圖像對應的姿態序列，確定所述第一模型的損失值，所述第一模型的損失值是對第一損失值、第二損失值、第三損失值和第四損失值進行加權處理得到的，所述第一損失值是根據所述第一批訓練圖像對應的第一類二維姿態序列和所述第一批訓練圖像對應的二維姿態標簽確定的，所述第二損失值是根據所述第一批訓練圖像對應的第一類三維姿態序列和所述第一批訓練圖像對應的三維姿態標簽確定的，所述第三損失值是根據所述第一批訓練圖像對應的共性二維姿態序列和所述第一批訓練圖像對應的共性三維姿態序列確定的，所述第四損失值是根據所述第一批訓練圖像對應的二維姿態關鍵點置信度熱力圖標簽和所述第一批訓練圖像對應的二維姿態關鍵點置信度熱力圖確定的； 步驟6：根據所述第一模型的損失值對所述第一模型的模型參數進行更新； 重復上述步驟3至步驟5，直到所述第一模型滿足第一預設要求。

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