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申请/专利权人：山东云小华数字科技有限公司

摘要：本发明涉及深度学习技术领域，具体为一种数字人动作生成方法及生成系统，系统包括：特征提取与编码模块，从输入动作数据中提取任务关联特征，包括动作的运动轨迹、关节角度、速度和加速度，通过对运动轨迹进行边缘检测，计算关节点的关键位置。本发明中，通过对动作数据进行精细特征提取和编码，使得从输入数据中提取运动轨迹、关节角度、速度和加速度等特征更加精准。动作的变化率和趋势特征的识别也更加准确，有效提高了特征提取的深度和广度。其次，利用超网络动态优化神经网络架构，能够针对特定任务和数据复杂度调整网络结构，确保了模型在不同应用场景下的高效性和适用性。

主权项：1.一种数字人动作生成系统，其特征在于，所述系统包括：特征提取与编码模块，从输入动作数据中提取任务关联特征，包括动作的运动轨迹、关节角度、速度和加速度，通过对运动轨迹进行边缘检测，计算关节点的关键位置，通过对角度和速度进行形态学变换分析，识别并计算变化率和趋势特征，将特征组合成特征向量，输入特征编码器，编码特征向量生成特征向量表示；超网络优化模块，用特征向量表示作为输入，通过对输入特征向量与超网络中多个候选架构的参数进行映射，生成主模型结构参数，对主模型结构进行动态调整，计算主模型层数和神经元数量，比较架构性能优劣，选择最优网络架构，生成动态结构参数，通过对输入特征与网络层之间的激活函数进行适配，选择激活函数，生成激活参数，根据任务的特性和数据复杂度，调整网络参数，生成结构参数和网络架构，通过对超网络生成的参数进行共享和调整，生成网络参数配置；动作生成与调整模块，在主模型中应用网络参数配置，生成动作序列，通过计算输入特征和网络参数的线性组合，应用非线性激活函数，生成初始动作序列，通过对生成的动作序列与输入特征的差异进行比较，计算调整值，调整生成的动作序列，通过比较模块之间的动作序列路径，选择差异最小路径，组合动作策略，得到动作序列路径；生物启发优化模块，应用动作序列路径，通过对动作策略编码为基因序列，用随机初始化生成种群，计算每个个体的适应值，通过对基因序列进行交叉和变异操作，生成适应个体，通过对适应值进行排序，选择适应个体进入下一代，生成最优个体，通过信息素初始化，计算动作路径选择概率，选择最优路径，生成最优动作策略；动作调度与执行模块，利用最优动作策略，规划动作执行的时序和资源分配，通过判断动作策略的时间要求和资源消耗，生成执行计划，整合动作策略之间的依赖关系和优先级，构建动作执行队列，通过对动作执行顺序进行排序，确定动作执行时间和资源分配，通过计算动作执行的依赖关系和时序约束，调整动作执行计划，获取动作执行计划。

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