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龙图腾网恭喜同济大学申请的专利一种基于并联卷积神经网络的人体骨骼动作识别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：CN113887341B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202111085862.5，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于并联卷积神经网络的人体骨骼动作识别方法是由刘成菊;曾秦阳;陈启军设计研发完成，并于2021-09-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于并联卷积神经网络的人体骨骼动作识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于并联卷积神经网络的人体骨骼动作识别方法，包括以下步骤：1获取骨骼数据并进行预处理，剔除无关骨骼数据和修复不全的数据后进行归一化处理；2设计并联卷积神经网络的基础模块结构；3设置训练参数，并进行误差反向传播；4将并联卷积神经网络的基础模块插入语义引导神经网络SGN网络中，构建人体骨骼动作识别网络模型，并在骨骼数据集上进行跨视角和跨物体的训练和测试5以处理后的骨骼数据作为输入，根据训练好的人体骨骼动作识别网络模型进行人体骨骼动作识别。与现有技术相比，本发明具有提高识别精度的同时大大降低数据量、应用范围广、即插即用等优点。

本发明授权一种基于并联卷积神经网络的人体骨骼动作识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于并联卷积神经网络的人体骨骼动作识别方法，其特征在于，包括以下步骤：1获取骨骼数据并进行预处理，剔除无关骨骼数据和修复不全的数据后进行归一化处理；2设计并联卷积神经网络的基础模块结构；3设置训练参数，并进行误差反向传播；4将并联卷积神经网络的基础模块插入语义引导神经网络SGN网络中，构建人体骨骼动作识别网络模型，并在骨骼数据集上进行跨视角和跨物体的训练和测试；5以处理后的骨骼数据作为输入，根据训练好的人体骨骼动作识别网络模型进行人体骨骼动作识别；所述的步骤2中，基础模块由图卷积网络GCN和二维卷积网络CNN并联构成，分别对输入的骨骼数据进行独立卷积后经过激活函数ReLU进行非线性处理，增大网络的信息提取能力，所述的图卷积网络GCN用以提取空间信息特征，通过可学习的邻接矩阵提取人体各骨骼点之间的动作联系，所述的二维卷积网络CNN用以提取不同帧间的光流信息，即规则的时间帧信息；所述的步骤4中，在骨骼数据集NTU-RGB+D60上进行跨视角和跨物体的训练和测试；所述的步骤4中，进行跨视角和跨物体的训练和测试具体包括：调整二维卷积网络CNN的卷积核尺寸，重复步骤4，直至获取跨视角和跨物体的准确率最高时对应的卷积核尺寸，并将对应的尺寸参数作为基础模块的模型参数；固定基础模块的尺寸参数，调整并联卷积网络的堆栈层数和中间层的通道维数，重复步骤4，直至获取跨视角和跨物体的准确率最高时对应的堆栈层数和中间层的通道维数，完成并联卷积网络的模型参数设计。

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