南京信息工程大学张恩泽获国家专利权
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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种基于图神经网络的视频风格迁移姿态检测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：CN119919458B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202510413754.8，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种基于图神经网络的视频风格迁移姿态检测方法是由张恩泽;夏旻;徐耀设计研发完成，并于2025-04-03向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于图神经网络的视频风格迁移姿态检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图神经网络的视频风格迁移姿态检测方法，属于视频处理技术领域，具体包括：对视频数据流进行预处理；构建动态时空关联网络，将视频帧的像素映射为时空图节点，通过逐层聚合节点的时空特征，将原始视频帧转换为目标艺术风格；在风格迁移过程中，为人体关节点所在区域生成动态掩膜，约束风格化输出中关节结构的几何一致性；从风格化视频中提取每帧的关节点坐标，构建时空轨迹序列，生成包含时空依赖的特征向量；将特征向量与预设动作模式库进行多维度比对，计算轨迹偏移量与模式匹配度，根据阈值判定动作异常并输出检测结果；本发明提升了风格迁移与异常检测的协同性能。
本发明授权一种基于图神经网络的视频风格迁移姿态检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的视频风格迁移姿态检测方法，其特征在于，包括以下步骤：对原始视频帧进行逐帧解析，提取连续视频序列，根据场景动态调整分辨率并分割为局部区域，生成预处理后的视频数据流；构建动态时空关联网络，将视频帧的像素映射为时空图节点，节点间的连接权重根据相邻帧的运动趋势与区域内容复杂度动态计算，通过逐层聚合节点的时空特征，将原始视频帧转换为目标艺术风格；在风格迁移过程中，为人体关节点所在区域生成动态掩膜，基于掩膜覆盖范围对相邻帧的对应区域进行局部特征融合，约束风格化输出中关节结构的几何一致性；从风格化视频中提取每帧的关节点坐标，构建时空轨迹序列，通过动态时空关联网络学习关节点的运动模式与空间拓扑关系，生成包含时空依赖的特征向量；将特征向量与预设动作模式库进行多维度比对，计算轨迹偏移量与模式匹配度，根据阈值判定动作异常并输出检测结果。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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