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恭喜國家電網有限公司華東分部;上海交通大學顧春杰獲國家專利權

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龍圖騰網恭喜國家電網有限公司華東分部;上海交通大學申請的專利基于骨架的電力生產人體行為識別方法、裝置及設備獲國家發明授權專利權,本發明授權專利權由國家知識產權局授予,授權公告號為:CN119131893B

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-18發布的發明授權授權公告中獲悉:該發明授權的專利申請號/專利號為:202411153848.8,技術領域涉及:G06V40/20;該發明授權基于骨架的電力生產人體行為識別方法、裝置及設備是由顧春杰;尹帥杰;施綺;方興其設計研發完成,并于2024-08-21向國家知識產權局提交的專利申請。

基于骨架的電力生產人體行為識別方法、裝置及設備在說明書摘要公布了:本發明公開了一種基于骨架的電力生產人體行為識別方法、裝置及設備,涉及電力安全技術領域,可解決目前電力生產時的人體行為是否規范需要人工監控,導致效率低,人工成本高的技術問題。包括:獲取待識別的電力生產人體行為視頻,根據電力生產人體行為視頻生成骨骼序列數據,骨骼序列數據包括至少一組動作;將骨骼序列數據輸入訓練完成的電力生產人體行為識別模型進行識別,得到目標電力生產人體行為,電力生產人體行為識別模型包括時空圖卷積網絡、時空transformer網絡以及識別模塊,其中,將骨骼序列數據輸入至時空圖卷積網絡,得到第一特征,將骨骼序列數據輸入至時空transformer網絡,得到第二特征,將第一特征與第二特征輸入識別模塊得到目標電力生產人體行為。

本發明授權基于骨架的電力生產人體行為識別方法、裝置及設備在權利要求書中公布了:1.一種基于骨架的電力生產人體行為識別方法,其特征在于,所述方法包括:獲取待識別的電力生產人體行為視頻,根據所述電力生產人體行為視頻生成骨骼序列數據,所述骨骼序列數據包括至少一組動作;將所述骨骼序列數據輸入至訓練完成的電力生產人體行為識別模型進行識別,得到目標電力生產人體行為,所述電力生產人體行為識別模型包括時空圖卷積網絡、時空transformer網絡以及識別模塊,其中,將所述骨骼序列數據輸入至所述時空圖卷積網絡,得到第一特征,將所述骨骼序列數據輸入至所述時空transformer網絡,得到第二特征,將所述第一特征與所述第二特征輸入至所述識別模塊得到所述目標電力生產人體行為;其中,所述時空圖卷積網絡包括依次連接的特征升維模塊與聚合拼接模塊,還包括依次連接的特征提取模塊、多層感知機、聚合模塊與所述聚合拼接模塊,所述將所述骨骼序列數據輸入至所述時空圖卷積網絡,得到第一特征,包括:將所述骨骼序列數據輸入至所述特征升維模塊進行特征升維處理,得到第一升維特征;將所述骨骼序列數據輸入至所述特征提取模塊進行特征提取,得到關節點的輸出特征,對所述關節點的輸出特征輸入至所述多層感知機進行特征升維處理,得到第二升維特征,將所述第二升維特征輸入至所述聚合模塊,利用所述聚合模塊進行同一組動作的所述第二升維特征與鄰接矩陣的相乘計算,得到聚合特征;利用所述聚合拼接模塊對同一通道的所述第一升維特征與所述聚合特征進行相乘計算,得到第一相乘結果,將所有所述通道的所述第一相乘結果進行特征拼接,得到第一特征;所述將所述骨骼序列數據輸入至所述特征提取模塊進行特征提取,得到關節點的輸出特征,包括:將所述骨骼序列數據輸入至所述特征提取模塊,針對每一組動作,確定所述骨骼序列數據中該組動作的第j個關節點的輸入特征;構建該組動作的鄰接矩陣,其中,所述鄰接矩陣是該組動作中第j個關節點與第i個關節點的連接程度,i不等于j;將所述鄰接矩陣與權重矩陣相乘得到所述第i個關節點與所述第j個關節點之間的第一廣義權重矩陣,構建同一組動作下的第二廣義權重矩陣與第三廣義權重矩陣對應的第一約束條件,構建不同組動作下的所述第一廣義權重矩陣與所述第一廣義權重矩陣對應的第二約束條件;其中:構建在同一組動作下,所述第i個關節點與第j1個關節點之間的所述第二廣義權重矩陣等于第一預設系數矩陣乘以所述第i個關節點與第j2個關節點之間的所述第三廣義權重矩陣,j1與j2均屬于j,j1不等于j2;構建在不同組動作下,所述第i個關節點與所述第j個關節點之間的所述第一廣義權重矩陣等于第二預設系數矩陣乘以所述第i個關節點與所述第j個關節點之間的所述第一廣義權重矩陣;將所述第一廣義權重矩陣與所述第j個關節點的輸入特征相乘,得到第二相乘結果,將所有關節點對應的所述第二相乘結果相加,得到該組動作的所述第i個關節點的輸出特征,以得到關節點的輸出特征。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術,可聯系本專利的申請人或專利權人國家電網有限公司華東分部;上海交通大學,其通訊地址為:200002 上海市黃浦區南京東路201號;或者聯系龍圖騰網官方客服,聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。

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