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龙图腾网获悉浙江大华技术股份有限公司申请的专利模型训练方法、骨架动作识别方法、装置以及存储介质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：CN116012941B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202211679826.6，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权模型训练方法、骨架动作识别方法、装置以及存储介质是由李兴明;敦婧瑜设计研发完成，并于2022-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练方法、骨架动作识别方法、装置以及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于骨架动作识别的模型训练方法、骨架动作识别方法、骨架动作识别装置以及计算机可读存储介质。该模型训练方法包括：利用骨架动作识别模型的全局信息建模模块对第一局部特征、第二局部特征以及第三局部特征分别执行其他特征维度的卷积操作，以获取第一局部特征对应的第一全局特征、第二局部特征对应的第二全局特征以及第三局部特征对应的第三全局特征；将第一全局特征、第二全局特征以及第三全局特征融合，得到全局特征，将局部特征、全局特征融合得到融合特征。通过上述方式，骨架动作识别装置通过新颖的多视角全局信息建模模块，能够全面有效且高效地挖掘骨架数据时空域的全局信息，提高骨架动作识别模型的训练效果和识别效果。

本发明授权模型训练方法、骨架动作识别方法、装置以及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于骨架动作识别的模型训练方法，其特征在于，所述模型训练方法包括： 获取待训练骨架视频； 利用骨架动作识别模型的局部信息建模模块，提取所述待训练骨架视频的局部特征； 获取所述局部特征对应三个特征维度的第一局部特征、第二局部特征以及第三局部特征； 利用所述骨架动作识别模型的全局信息建模模块对所述第一局部特征、所述第二局部特征以及所述第三局部特征分别执行其他特征维度的卷积操作，以获取所述第一局部特征对应的第一全局特征、所述第二局部特征对应的第二全局特征以及所述第三局部特征对应的第三全局特征； 将所述第一全局特征、所述第二全局特征以及所述第三全局特征融合，得到全局特征，将所述局部特征、所述全局特征融合得到融合特征； 将所述融合特征输入所述骨架动作识别模型的分类器，获取所述待训练骨架视频的预测类别； 基于所述待训练骨架视频的预测类别和标签类别，对所述骨架动作识别模型进行训练； 所述其他特征维度的卷积操作为位置敏感卷积操作； 所述位置敏感卷积操作为：确定第二局部特征的自身特征维度，以及其他特征维度；获取骨架关节点在所述自身特征维度和卷积作用维度上的位置编码，利用所述自身特征维度和卷积作用维度上的位置编码以及所述第二局部特征的拼接特征进行卷积处理，得到所述第二局部特征对应的第二全局特征； 所述利用所述自身特征维度和卷积作用维度上的位置编码以及所述第二局部特征的拼接特征进行卷积处理，得到所述第二局部特征对应的第二全局特征，包括： 基于所述第二局部特征的特征维度对所述自身特征维度和卷积作用维度上的位置编码进行维度复制，以得到特征维度长度与所述第二局部特征的特征维度长度相同的复制位置编码； 将所述第二局部特征与所述复制位置编码相加得到位置敏感的第二局部特征，位置敏感的第二局部特征按照所述卷积作用维度的方向与自身进行拼接，得到拼接局部特征； 利用方向沿卷积作用维度且大小为所述第二局部特征上卷积作用维度长度的一维卷积核，对所述拼接局部特征进行卷积处理，得到所述第二局部特征对应的第二全局特征。

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