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龍圖騰網獲悉重慶郵電大學申請的專利一種基于注意力機制的快速行為檢測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：CN116229331B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29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：202310425945.7，技術領域涉及：G06V20/40；該發明授權一種基于注意力機制的快速行為檢測方法是由高陳強;陳欣悅;朱常杰設計研發完成，并于2023-04-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于注意力機制的快速行為檢測方法在說明書摘要公布了：本發明屬于圖像處理與計算機視覺技術領域，具體涉及一種基于注意力機制的快速行為檢測方法，包括基于端到端實時性的YOWO網絡，分別將RGB視頻連續幀和RGB關鍵幀信息輸入到時序檢測模塊和空間檢測模塊進行處理；在空間檢測模塊中，通過增加了殘差模塊的特征提取器輸出對應的特征；將特征通過空間域注意力機制獲取更加細粒度的注意力機制特征；將兩個支路的特征通過卷積層進行拼接融合，最后對這些融合特征進行檢測，得到該視頻目標行為所屬的類別、持續時間和位置信息；在保證實時性和體量較小的前提下，解決了行為類間差距較小的問題，有效提高時空行為檢測的準確率。

本發明授權一種基于注意力機制的快速行為檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于注意力機制的快速行為檢測方法，其特征在于，包括： S1：獲取包含交互信息的待檢測RGB視頻，將待檢測RGB視頻以K幀連續幀進行片段劃分； S2：以端到端的時空行為檢測網絡YOWO建立快速行為檢測模型； 所述快速行為檢測模型包括：時序檢測模塊、空間檢測模塊和交互處理模塊； S3：通過快速行為檢測模型的時序檢測模塊對交互信息和K幀連續幀進行時序特征檢測，得到時序特征； S4：在快速行為檢測模型的空間檢測模塊中的DarkNet-19特征提取器中增加殘差模塊，得到改進的DarkNet-19特征提取器，通過改進的DarkNet-19特征提取器對交互信息和關鍵幀進行特征提取，得到多尺度目標信息的特征圖；所述關鍵幀為視頻連續幀的第一幀； 所述改進的DarkNet-19特征提取器，包括： DarkNet-19特征提取器由11層結構組成，其中包括6個卷積層和5個最大池化層，對DarkNet-19特征提取器增加4個殘差模塊，分別為第2個最大池化層輸出的特征與第3個卷積層輸出的特征進行相加；第3個最大池化層輸出的特征與第4個卷積層輸出的特征進行相加；第4個最大池化層輸出的特征與第5個卷積層輸出的特征進行相加；第5個最大池化層輸出的特征與第6個卷積層輸出的特征進行相加；從而得到能夠提取更多的淺層細粒度信息和多尺度目標信息的改進DarkNet-19特征提取器； S5：根據多尺度目標信息的特征圖在空間域中實現注意力機制，得到空間域的注意力機制特征； 根據多尺度目標信息的特征圖在空間域中實現注意力機制，得到空間域的注意力機制特征，包括： S51：將多尺度目標信息的特征圖使用正弦函數進行位置編碼； S52：將位置編碼輸入全連接層中進行卷積核大小為1×1卷積操作，并通過ReLU激活函數輸出卷積結果，輸出結果使用softmax層進行邏輯回歸，得到空間域注意力機制參數θ； S53：根據空間域注意力機制參數θ和位置編碼前的原始特征圖通過雙線性采樣，得到輸空間域的注意力機制特征的特征圖V； S6：將時序特征和空間域的注意力機制特征視為n個不重疊特征圖像，進行拼接融合，得到融合后的特征； S7：快速行為檢測模型的交互處理模塊針對目標行為信息和其交互信息進行處理，得到目標信息和交互信息與環境信息的二階關系； S8：對融合后的特征和目標信息和交互信息與環境信息的二階關系進行檢測，得到視頻中目標的時空行為檢測結果。

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”。