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龙图腾网获悉华南师范大学申请的专利基于多模态输入与早期融合GCN的人体工程学风险评估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：CN115662623B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202211096539.2，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权基于多模态输入与早期融合GCN的人体工程学风险评估方法是由周成菊;马启伟;曾嘉煜;王书喜设计研发完成，并于2022-09-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态输入与早期融合GCN的人体工程学风险评估方法在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了一种基于多模态输入与早期融合GCN的人体工程学风险评估方法、装置、电子设备及存储介质。其方法为，获取待评估的人体3D关节点位数据；对所述关节点位数据进行预处理，获取对应关节角度数据和运动数据；将所述关节点位数据、所述关节角度数据和所述运动数据输入预训练的人体工程学风险评估模型，获取对应的人体工程学风险评估分数，其中，所述人体工程学风险评估模型为以GCN神经网络为主干，同时融合TCN神经网络后的神经网络结构。通过本申请方案，降低了待评估数据的获取成本，同时增加了待评估数据的维度，并通过早期融合的GCN与多尺度的TCN神经网络分别进行空间与时间特征的提取，降低了模型参数量，提升了评估精确度。

本发明授权基于多模态输入与早期融合GCN的人体工程学风险评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态输入与早期融合GCN的人体工程学风险评估方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取待评估的人体3D关节点位数据； 对所述关节点位数据进行预处理，获取对应关节角度数据和运动数据； 将所述关节点位数据、所述关节角度数据和所述运动数据输入预训练的人体工程学风险评估模型，获取对应的人体工程学风险评估分数，其中，所述人体工程学风险评估模型为以GCN神经网络为主干，同时融合TCN神经网络后的神经网络结构; 将所述关节点位数据、所述关节角度数据和所述运动数据输入预训练的人体工程学风险评估模型后，包括如下步骤： 通过所述GCN神经网络，提取空间特征数据； 将所述空间特征数据输入注意力机制，所述注意力机制包括时间注意力机制、空间注意力机制及通道注意力机制，所述注意力机制预设定维度压缩值； 通过所述注意力机制获取包含分支权重的空间特征数据； 将所述包含分支权重的空间特征数据输入池化层，获取池化后的空间特征数据； 将所述池化后的空间特征数据输入所述TCN神经网络，进行时间特征的提取，获取时序特征信息； 将所述时序特征信息和所述池化后的空间特征数据输入全连接层，根据预训练的人体工程学风险评估模型的预设定权重参数及标签，输出所述人体工程学风险评估分数; 获取待评估的人体3D关节点位数据，具体包括如下方法步骤： 获取RGB视频流，所述RGB视频流包含人体模态信息； 根据所述RGB视频流，通过video_3d_pose模型提取所述人体3D关节点位数据; 通过video_3d_pose模型提取所述人体3D关节点位数据后，还包括如下方法步骤： 滤除零值或急剧变化的所述人体3D关节点位数据，并且保留低频分量； 通过线性插值法，对缺失的所述人体3D关节点位数据进行填充； 对所述人体3D关节点位数据进行骨骼识别，获取骨骼数据序列； 确定骨骼数据序列的第一个骨架中的左右臀部中间为参考点，再计算从颈部到所述参考点的距离并将其定义为标准化长度； 根据所述标准化长度，变换所述人体3D关节点位数据的坐标； 预设所述骨骼数据的中心点，将所述人体3D关节点位数据均减去所述中心点的坐标。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华南师范大学，其通讯地址为：528225 广东省佛山市南海区狮山南海软件科技园华南师范大学软件学院；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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