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龙图腾网恭喜中国人民公安大学;北京九叁有方物联网科技有限公司申请的专利面向具身智能的多视角人体姿态数据采集装置及数据处理方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119226663B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411730031.2，技术领域涉及：G06F17/10；该发明授权面向具身智能的多视角人体姿态数据采集装置及数据处理方法是由张培晶;刘一村;杨磊;刘钟泽;宋蕾;周菲菲;崔建海设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向具身智能的多视角人体姿态数据采集装置及数据处理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向具身智能的多视角人体姿态数据采集装置及其数据处理方法。采集装置包括数据采集单元、控制与数据处理单元、存储单元、通信模块、人机界面模块和辅助设备模块。数据处理方法利用图时空卷积神经网络ST‑GCN将两个相机各自的骨骼点序列转化为标准化的动作描述模型；基于Graph‑CutRANSAC方法计算空间变换矩阵，对两个相机各自的骨骼点序列进行匹配和对准；通过VAD技术对音频数据进行分割并标注。本发明具有同步添加语音信息标签、全面的环境感知、高精度骨骼点识别、过程事件序列化的优点，提升了系统在多种应用场景中数据收集的表现。

本发明授权面向具身智能的多视角人体姿态数据采集装置及数据处理方法在权利要求书中公布了：1.一种面向具身智能的多视角人体姿态数据采集装置的数据处理方法，其特征在于：步骤1：音频数据端点检测及截取：步骤1-1：将音频数据对应视频帧进行分段，逐一从各音频数据段中提取短时能量特征、频率特征和零交叉率特征；计算各音频数据段的短时能量： （1）其中，是第m音频数据段的短时能量；N为每一音频数据段的样本数，是第n音 频信号的幅度值； 计算频谱质心C和频谱平坦度P： （2） （3）其中Xfk是音频数据的频谱，fk是第k频率分量； 计算零交叉率： （4）其中，sgn（）为符号函数；T为音频数据段的时间长度；步骤1-2：计算综合特征： （5）其中，，和分别表示短时能量的阈值、零交叉率阈值和频谱质心的阈 值，表示频谱平坦度的阈值； 步骤1-3：将综合特征CF与预先设定的阈值比较，如果大于预先设定的阈值，识别为语音信号段，否则，识别为非语音信号段；步骤1-4：对语音信号段使用VAD技术检测语音信号的起始点和终止点；步骤1-5：音频数据段根据语音端点检测的结果y分割后，添加相应视频帧的标识标签；步骤2：预测人体关键点的位置：使用优化后的BlazePose模型对预处理后的视频流数据逐帧进行骨骼关键点检测；BlazePose模型包括粗定位模块和关键点精细定位模块，粗定位模块通过轻量级的卷积神经网络提取人体的初步位置，精细定位模块细化每个关键点的位置；精细定位模块包括特征变化检测单元、参数调节单元、参数学习单元和参数优化单元；特征变化检测单元采用局部差分方法，计算时间上相邻帧之间的差分或空间上的梯度变化，生成变化感知图；参数调节单元基于生成变化感知图，动态调整自调节卷积核的权重；参数学习单元在参数调节单元控制下，通过学习参数控制方式调整模型参数： （6）其中，Kx,y是自调节卷积核在位置x,y的值，a和b是可学习参数，fx,y代表输入特征的局部描述，σ是激活函数；参数优化单元的目标函数为： （7）其中，是真实关键点的位置，是模型预测的位置，J是自调节卷积核的泛函，用于优化卷积核的特征提取能力，表示为： （8）步骤3：人体关键节点进行匹配：使用Graph-CutRANSAC方法计算空间变换矩阵，对正交人体关键节点进行匹配和对准；步骤4：生成人体关键节点时空图：以各视频流数据帧的人体关键节点为节点，相邻视频流数据帧对应人体关键节点建立边；各视频流数据帧内人体关键节点依据预设的人型拓扑图建立边，得到人体关键节点时空图；步骤5：动作分解和描述：结合时空图卷积神经网络ST-GCN，实现动作标准化分解和描述；建立时空图卷积神经网络ST-GCN并采用预设训练集训练，时空图卷积神经网络ST-GCN包括输入层，1层以上由图卷积网络GCN和时序卷积网络TCN组成的处理单元、输出层；将多视角采集系统输出的骨骼化处理视频流按照人形图拓扑编码，并按预设倍增参数取值进行时间延拓后输入图时空卷积神经网络ST-GCN进行分析，通过人机交互的弱监督方法识别不同动作的特征，实现每一个T时间点的动作过程事件自动抽取。

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