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龍圖騰網恭喜重慶郵電大學申請的專利基于多尺度跨時空有向時空圖的步態情緒識別方法和系統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：CN116740802B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-06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：202310496658.5，技術領域涉及：G06V40/20；該發明授權基于多尺度跨時空有向時空圖的步態情緒識別方法和系統是由張家波;高潔;徐光輝設計研發完成，并于2023-05-05向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于多尺度跨時空有向時空圖的步態情緒識別方法和系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于多尺度跨時空有向時空圖的步態情緒識別方法和系統，包括3個多尺度時空有向自適應圖卷積網絡，每個多尺度時空有向自適應圖卷積網絡之前都有一個歸一化層，之后是一個激活函數層和一個丟棄層，人體骨骼圖通過3個多尺度時空有向自適應圖卷積網絡后，從輸入數據中提取特征數據，然后執行全局平均池化層，對提取的特征進行全局特征平均池化，最后通過softmax層執行四種情感分類。本發明采用通過構建有向時空圖，同時考慮到了時間流動方向，并且使用圖深度學習在時間維度上提取節點間的聯系，有向地更新節點特征，以達到較好地識別精度。

本發明授權基于多尺度跨時空有向時空圖的步態情緒識別方法和系統在權利要求書中公布了：1.基于多尺度跨時空有向時空圖的步態情緒識別方法，其特征在于，包括以下步驟：構建人體骨骼圖，每個關節代表一個節點，骨骼代表一條邊；采用多尺度跨時空的信息有向聚合方法提取特征，使用跨時空的方法，獲取每幀節點與長時間距離的幀節點之間的聯系，使用多尺度方法，獲取每幀節點與遠處節點之間的聯系；根據時間流動方向，將所有幀節點放入一個整體結構中，構建有向時空圖；使用多尺度自適應圖卷積塊，自適應地提取每幀節點與其多跳節點間的特征聯系；采用softmax進行情感分類；所述采用多尺度跨時空的信息有向聚合方法提取特征具體包括：在每次更新中，幀數據根據時間序列方向進行選擇，并使用前后幀更新當前幀數據，更新方程下式， 在圖神經網絡的第l層中，輸出特征被表示為節點輸入特征表示為Θl代表圖神經網絡，δ是歸一化函數；定義一個多尺度鄰接矩陣： 其中，dvi,vj表示節點i和j之間的最短距離，是自然狀態下人體關節的結構圖，是在k跳躍時得到的新的鄰接矩陣，表示i的k跳鄰居節點是j，將兩個節點之間的k跳躍權重重置為1，以便于在特征聚合時，n跳節點和k跳節點具有相同的初始權重，k≠n；為了提取遠程節點特征，使用一種基于m跳鄰居的分區策略，節點跳鄰居集的分區策略定義為： 其中，rvi表示所有幀中節點i到重心的距離，rvj表示所有幀中節點j到重心的距離，j是i的m跳鄰居，[Am]i,j表示了第i個節點和第j個節點相連；使用多尺度跨時間有向聚合更新方法，以提取不同幀節點之間的連接關系，使用兩個聚合函數從源節點和目標節點提取特征gvt,gvs， 表示提取的指向i節點的源節點，表示提取的i節點指向的目標節點，表示指向當前節點的源節點，表示當前節點指向的目標節點，v′i表示節點i更新后的特征，hv表示節點特征更新函數；使用多尺度定向連接，使每一幀中的節點與它們之前和之后的多幀多跳鄰居之間的連接，多尺度有向時空圖矩陣由多個原始的k跳鄰接矩陣拼接而成， 其中是輸入每幀圖的多尺度鄰接矩陣，I是一個單位矩陣。

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重慶郵電大學，其通訊地址為：400065 重慶市南岸區南山街道崇文路2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”。