一种基于时空多残差图卷积的3D骨骼点动作识别方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明公开了一种基于时空多残差图卷积的3D骨骼点动作识别方法，本发明在原有的时空图卷积神经网络（ST‑GCN）模型的基础上，通过增加类残差卷积神经网络捕捉人体骨骼点的全局信息与原图卷积神经网络获取的人体骨骼点局部信息融合处理，用以补充全局特征信息。同时改进了神经网络的参数，在减少运算复杂度同时，提高了网络的泛化能力，提高了相似动作识别的准确率。

《一种基于时空多残差图卷积的3D骨骼点动作识别方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2022103703766，当前法律状态为已下证，由郑州大学提出申请，发明人为陈恩庆;高猛;郭新;吕小永;任梦真;李松洋;丁英强;马龙，申请日期为2022-04-09，公开（公告）日期为2024-08-02，国际专利分类号（IPC）为 G06V 40/20 (2022.01)，高新资质：未报高企。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：本发明公开了一种基于时空多残差图卷积的3D骨骼点动作识别方法，本发明在原有的时空图卷积神经网络（ST‑GCN）模型的基础上，通过增加类残差卷积神经网络捕捉人体骨骼点的全局信息与原图卷积神经网络获取的人体骨骼点局部信息融合处理，用以补充全局特征信息。同时改进了神经网络的参数，在减少运算复杂度同时，提高了网络的泛化能力，提高了相似动作识别的准确率。

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