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龍圖騰網獲悉河南工業大學申請的專利基于階段特征融合的TSF網絡結構及視頻行為識別方法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：CN114781530B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26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：202210461202.0，技術領域涉及：G06V10/774；該發明授權基于階段特征融合的TSF網絡結構及視頻行為識別方法是由徐文豪;楊威;梁康柏;吳藝博;牛超;楊衛東;肖樂;段珊珊設計研發完成，并于2022-04-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于階段特征融合的TSF網絡結構及視頻行為識別方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于階段特征融合的TSF網絡結構及視頻行為識別方法，涉及視頻動作識別技術領域，首先對待識別視頻進行視頻切片，得到K段視頻；對每段視頻的視頻幀進行采樣；將每段視頻采樣得到的視頻幀按比例輸入至Slow通道和Fast通道，提取每段視頻的時空特征；通過鄰域特征融合的方法，使用預測函數獲取K個預測得分；對所述K個預測得分進行聚合，得到待識別視頻的預測得分；依據待識別視頻的預測得分，得到待識別視頻的識別結果。本發明方案可以更加充分的提取長時域特征，準確率更高。

本發明授權基于階段特征融合的TSF網絡結構及視頻行為識別方法在權利要求書中公布了：1.一種基于階段特征融合的視頻行為識別方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1、對待識別視頻進行視頻切片，得到K段視頻； 步驟2、對每段視頻的視頻幀進行采樣；將每段視頻采樣得到的視頻幀按比例輸入至Slow通道和Fast通道，提取每段視頻的時空特征； 步驟3、通過鄰域特征融合的方法，基于每段視頻的時空特征，使用預測函數獲取K段視頻的K個預測得分； 步驟4、對K個預測得分進行聚合，得到待識別視頻的預測得分；依據待識別視頻的預測得分，得到待識別視頻的識別結果； 所述步驟3中，K個預測得分包括第一段視頻的初步預測得分和剩下的K-1段視頻的K-1個階段性預測得分； 鄰域特征融合的方法具體為： 依據第一段視頻的時空特征，通過預測函數直接得到初步預測得分； 從第二段視頻開始，每段視頻得到的時空特征都分別與前面所有段視頻的時空特征進行特征矩陣拼接，再經過預測函數得到階段性預測得分； 基于損失函數，使用反向傳播算法，對預測函數的參數進行優化迭代；所述損失函數表示為： 其中C為動作分類的類別數，yi為第i類動作的置信度，Gi為第i類動作的階段一致性函數得到的值，Gj為第j類動作的階段一致性函數得到的值，Gi可表示為：

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河南工業大學，其通訊地址為：450001 河南省鄭州市高新技術產業開發區蓮花街100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”。