基于多尺度时空主题图卷积网络的动作识别方法与系统

本发明请求保护一种基于多尺度时空主题图卷积网络的人体动作识别方法与系统，属于姿态领域。该方法具体包括：S1利用关键点置信度和亲和度预测网络对输入的图像数据进行骨骼特征关键点提取，生成待识别的特征图；S2构建基于主题的人体骨骼的邻接矩阵，并增加四肢区域节点的划分策略，对每对关节点之间存在的联系建立主题图卷积网络；S3对人体骨骼邻接节点的骨骼特征，利用多尺度特征提取方法，建立多尺度主题图卷积网络；S4建立多尺度时空主题图卷积网络模型；S5日常环境下实现常见动作的检测，当视频图像内的人发生危险动作时，及时通知工作人员。本发明能够在不提高模型的复杂度的情况下提高模型的准确率，同时结合现实生活需要实现人体动作识别。

《基于多尺度时空主题图卷积网络的动作识别方法与系统》是一发明专利，专利号为 2023103694032，当前法律状态为已下证，由重庆邮电大学提出申请，发明人为蔡林沁;钱啸峰;樊肖林;李俊熙，申请日期为2023-04-07，公开（公告）日期为2023-07-18，国际专利分类号（IPC）为 G06V40/20(2022.01)I;G06V10/46(2022.01)I;G06V10/774(2022.01)I;G06V10/82(2022.01)I;G06N3/0464(2023.01)I;G06N3/08(2023.01)I，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：图卷积网络、多尺度时空特征、动作识别、视频理解、人体姿态、深度学习。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明请求保护一种基于多尺度时空主题图卷积网络的人体动作识别方法与系统，属于姿态领域。该方法具体包括：S1利用关键点置信度和亲和度预测网络对输入的图像数据进行骨骼特征关键点提取，生成待识别的特征图；S2构建基于主题的人体骨骼的邻接矩阵，并增加四肢区域节点的划分策略，对每对关节点之间存在的联系建立主题图卷积网络；S3对人体骨骼邻接节点的骨骼特征，利用多尺度特征提取方法，建立多尺度主题图卷积网络；S4建立多尺度时空主题图卷积网络模型；S5日常环境下实现常见动作的检测，当视频图像内的人发生危险动作时，及时通知工作人员。本发明能够在不提高模型的复杂度的情况下提高模型的准确率，同时结合现实生活需要实现人体动作识别。

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