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龙图腾网恭喜江苏奥斯汀光电科技股份有限公司申请的专利基于注意力机制的图卷积神经网络的动作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：CN114821804B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202210547472.3，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于注意力机制的图卷积神经网络的动作识别方法是由翟晓东;汝乐;凌涛;凌婧设计研发完成，并于2022-05-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于注意力机制的图卷积神经网络的动作识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于注意力机制的图卷积神经网络的动作识别方法，包括如下步骤：步骤1，获取待识别人体动作类型的视频流数据，由姿态估计算法得到人体骨骼类型数据，作为人体骨骼数据集，步骤2，构建协调性注意力模块，计算人体运动过程中四肢及躯干所产生的协调性特征，获取带有协调性特征的重心矩阵，并添加到人体骨骼数据集中，步骤3，人体骨骼数据集输入到双流图卷积神经网络中，输出预测动作。并且在双流图卷积神经网络中添加了重要性注意力模块。本发明的动作识别模型使得最终的分类准确率能够得到提升，使现有的双流自适应图卷积模型更契合动作识别任务。

本发明授权基于注意力机制的图卷积神经网络的动作识别方法在权利要求书中公布了：1.基于注意力机制的图卷积神经网络的动作识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，获取待识别人体动作类型的视频流数据，由姿态估计算法得到人体骨骼类型数据，作为人体骨骼数据集；步骤2，构建协调性注意力模块，计算人体运动过程中四肢及躯干所产生的协调性特征，获取带有协调性特征的重心矩阵，并添加到人体骨骼数据集中，具体包括如下步骤：步骤2.1，根据人体的结构将人体骨骼图分成5个区域，5个区域分别对应头部、左臂、右臂、左腿和右腿，得到5个区域子图；步骤2.2，计算每个区域的重心点；使用如下公式计算各区域重心点坐标： 式中，wx区域重心点的横坐标，xn表示该区域内各个关节点的横坐标，n表示该区域内关节点的标号，n＝1,2,…,n；另外，区域重心点y坐标和z坐标的计算方法均与上式相同； 从而得到的重心矩阵如下形式所示：w1,w2,w3,w4,w5步骤2.3，根据协方差矩阵计算两两区域之间的协调性；协方差矩阵计算公式如下： wi、wj分别表示w1,w2,w3,w4,w5，i＝1,2……5，如下形式所示：式中cov·表示协方差的计算结果，wi和wj表示区域重心点的坐标，表示各区域重心点坐标的平均数；步骤S2.4，根据上述公式计算出协调性矩阵，协调性矩阵的形式如下所示： 步骤S2.5，根据步骤2.4即可得到3组大小为5×5协调性矩阵，分别将这3组协调性矩阵表示为wx,wy，和wz，这3组矩阵即可用来表示身体的协调性特征；将wx,wy，和wz压缩成与重心矩阵维度相同的大小，这里的压缩方法采用逐列相加的形式进行，以第一列为例，举例具体说明压缩方法如下形式所示：w1′＝covw1,w1+covw2,w1+covw3,w1+covw4,w1+covw5,w1步骤S2.6，将重心矩阵与压缩后的协调性矩阵相加，得到带有协调性特征的重心矩阵其中， 步骤3，人体骨骼数据集输入到双流图卷积神经网络中，输出预测动作。

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