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龙图腾网获悉常州大学申请的专利一种基于运动协同空间的人体行为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：CN114677621B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202210224741.2，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于运动协同空间的人体行为识别方法是由侯振杰;钟卓锟;施海勇;尤凯军设计研发完成，并于2022-03-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于运动协同空间的人体行为识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于运动协同空间的人体行为识别方法，包括步骤：S1，对于初始骨骼序列和深度图序列分别进行基于运动状态衡量系数的关键帧提取；S2,对步骤S1处理后的骨骼序列，提取运动协同空间向量，并拼接成运动协同空间特征；对步骤S1处理后的深度图序列提取DMM特征，得到深度运动图；S3,将深度运动图和运动协同空间特征同时输入深度网络，进行分数融合。本发明基于多模态融合的思想，将骨骼数据与深度数据进行结合，使数据更加完整，实现多种异质信息的互补，剔除模态间的冗余性，建立了一种新的行为识别方法体系，为人体行为识别方法研究和应用提供新的思路和理论依据。

本发明授权一种基于运动协同空间的人体行为识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于运动协同空间的人体行为识别方法，其特征在于，包括步骤： S1，对于初始骨骼序列和深度图序列分别进行基于运动状态衡量系数的关键帧提取； S2,对步骤S1处理后的骨骼序列，提取运动协同空间向量，并拼接成运动协同空间特征；对步骤S1处理后的深度图序列提取DMM特征，得到深度运动图； S3,将深度运动图和运动协同空间特征同时输入深度网络，进行分数融合； 各关节点相应的运动状态衡量系数的实现步骤如下： S21，根据向量长度、转动角度来评估各部位的运动状态，以Spine点为原点坐标，将相邻两帧图像之间指向同一骨骼点的两个空间向量所形成的三角形的面积为S，夹角为θ； 当θ∈0,90°]时： 当角度变化大于90°时，表示该部位的运动幅度更大，为确保S与运动幅度继续保持正相关，当θ∈90°,180°]时： 其中，joint_1、joint_2分别表示前后两帧图像中描述关节运动状态的空间向量； S22，将两个空间向量分别向XOY面、YOZ面、XOZ面投影后再分别计算面积SXOY、SYOZ、SXOZ；将一个完整的骨骼图动作序列LeftArm、RightArm、LeftLeg、RightLeg区域的n帧图像依次处理： S23，再将同一区域内的值做归一化处理后，得到运动状态衡量系数Wjoint：

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