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龙图腾网恭喜南昌大学申请的专利一种三维骨骼人体全身动作识别方法、系统、设备及介质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：CN120014715B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202510504014.5，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种三维骨骼人体全身动作识别方法、系统、设备及介质是由韩清;赵龙琪;闵卫东;程洪辉;严聪设计研发完成，并于2025-04-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种三维骨骼人体全身动作识别方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请属于计算机视觉领域，公开了基于多样式拓扑矩阵和细化骨骼特征的一种三维骨骼人体全身动作识别方法、系统、设备及介质，该方法首先获取包含多帧人体关节点三维坐标的骨骼动作序列数据，构建由头部、躯干、下肢三个局部邻接矩阵和一个全局邻接矩阵组成的多样式拓扑结构；通过图卷积网络进行时空特征提取后，对输出特征进行细化处理生成局部和全局特征表示，并计算对应的预测概率分布；采用全局与局部预测概率分布联合优化的组合损失函数训练网络，最终输出动作分类结果。该方法通过有效骨骼拓扑表示捕捉关节关系，结合局部与全局特征精细化学习，提升了三维骨骼人体动作识别性能。

本发明授权一种三维骨骼人体全身动作识别方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种三维骨骼人体全身动作识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 获取三维骨骼动作序列数据，所述三维骨骼动作序列数据包含多个时间帧上的人体关节点三维坐标； 构建多样式邻接拓扑矩阵，所述多样式邻接拓扑矩阵包括分别对应头部、躯干和下肢分区的三个局部邻接拓扑矩阵以及一个全局邻接拓扑矩阵； 利用所述多样式邻接拓扑矩阵指导图卷积网络对所述三维骨骼动作序列数据进行时空特征提取，得到输出特征； 对所述输出特征进行细化处理，生成三个局部特征表示和一个全局特征表示； 基于所述三个局部特征表示和所述一个全局特征表示，计算对应的预测概率分布； 计算组合损失函数，所述组合损失函数是基于全局预测概率分布与真实标签之间的损失，以及各个局部预测概率分布与真实标签之间的损失的加权和； 根据所述组合损失函数训练所述图卷积网络； 基于训练后的所述图卷积网络，最终输出所述三维骨骼动作序列数据对应的预测动作分类结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南昌大学，其通讯地址为：330000 江西省南昌市红谷滩区学府大道999号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。