概述

专利揭示了一项创新技术，旨在自动识别行为类别，简化了监控流程，提高了效率。该技术的核心在于构建一种高效的行为识别系统，无需人工干预，显著降低了人力成本。

详细解析

该方法由两部分构成：数据获取与分析。首先，通过精确的关节关键点检测，生成骨架拓扑结构，此结构直观地描绘了目标对象的动作框架。接着，从骨架拓扑中提取关键特征，分为全局动作与局部动作两个层面，全面捕捉行为细节。

对于提取的特征，系统分别进行行为类别预测，产出两个得分值，分别对应全局与局部动作的评估结果。随后，运用加权求和策略整合这两组得分，生成最终的行为得分。这一过程不仅融合了全局与局部视角，还有效提升了识别精度与响应速度。

最后，依据综合得分，系统能够精准预测出目标对象的具体行为类别。这一自动化流程不仅减少了人力需求，也大幅提升了行为识别的准确性和实时性，标志着在自动化监控领域的重大突破。

通过上述技术，我们实现了无须人工监控的行为识别，不仅节省了资源，更为复杂多变的场景提供了可靠的解决方案。