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龍圖騰網獲悉西安電子科技大學申請的專利基于時間聚合網絡的人體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：CN116580455B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05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：202310528813.7，技術領域涉及：G06V40/20；該發明授權基于時間聚合網絡的人體行為識別方法是由同鳴;邊放;金磊設計研發完成，并于2023-05-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于時間聚合網絡的人體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時間聚合網絡的人體行為識別方法，解決現有技術受卷積核尺寸限制，無法充分挖掘長距離時間范圍內行為特征之間的依賴關系，充分聚合和強化時間信息，獲得更具有表達能力的特征，導致行為識別準確率無法顯著提高的問題。本發明的實現步驟為：構建時間聚合模塊；構建時間聚合網絡；生成訓練集；訓練時間聚合網絡；對人體行為進行識別。本發明利用自注意力構建了時間聚合模塊，并將時間聚合模塊引入到現有人體行為識別網絡ResNet?50中，使得本發明能夠長距離聚合時間信息，提取到更具有鑒別性的特征，從而提高人體行為的識別準確率。

本發明授權基于時間聚合網絡的人體行為識別方法在權利要求書中公布了：1.一種基于時間聚合網絡的人體行為識別方法，其特征在于，構建以時間聚合模塊為主體的時間聚合網絡；該識別方法的具體步驟包括如下： 步驟1，構建時間聚合模塊： 搭建一個包括第一輸入層、第二輸入層、拼接單元、第一低維映射組、第二低維映射組、第三低維映射組、第四低維映射組、第一計算單元、第二計算單元、第三計算單元、第一高維映射組、第二高維映射組、加法器、池化層、第一輸出層、第二輸出層的時間聚合模塊；其中：第一輸入層、第一低維映射組、第一計算單元、第一高維映射組、加法器、第一輸出層依次串聯連接；第二輸入層、拼接單元、第四低維映射組、第三計算單元、第二高維映射組、池化層、第二輸出層依次串聯連接；拼接單元分別與第一輸入層、第二低維映射組、第三低維映射組相連；第二計算單元分別與第二低維映射組、第三低維映射組、第一計算單元、第三計算單元相連；第一輸入層與加法器相連； 步驟2，構建時間聚合網絡： 搭建一個包括輸入層、第一卷積塊、第二卷積塊、加法器、拼接單元、全連接層、輸出層、池化層、時間聚合模塊的時間聚合網絡；其中：輸入層、第一卷積塊、第二卷積塊、加法器、拼接單元、全連接層、輸出層依次串聯；時間聚合模塊的第一輸入層、第二輸入層、第一輸出層、第二輸出層分別與第二卷積塊、池化層、加法器、拼接單元相連；池化層與第一卷積塊相連； 步驟3，生成訓練集： 選取至少50個人體行為類別的視頻組成樣本集，每個類別至少包含50個視頻，每個視頻對應一個確定的人體行為標簽，從樣本集中的每個視頻選取一個視頻片段，對所選取的視頻片段進行預處理，得到訓練集； 步驟4，訓練時間聚合網絡： 將訓練集輸入到時間聚合網絡中，利用交叉熵損失函數計算時間聚合網絡輸出的預測標簽和人體行為標簽之間的損失值，通過小批量隨機梯度下降算法，對時間聚合網絡的網絡參數進行迭代更新，直至網絡的交叉熵損失函數收斂為止，得到訓練好的時間聚合網絡； 步驟5，對人體行為進行識別： 從每個待識別的人體行為視頻中選取至少2個視頻片段，對每個視頻片段進行預處理，將個預處理后的視頻片段輸入到訓練好的時間聚合網絡中；計算網絡輸出的概率值向量的平均向量，將平均向量中最大數值對應的人體行為類別作為該待識別的人體行為視頻的識別結果。

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西安電子科技大學，其通訊地址為：710071 陜西省西安市雁塔區太白南路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”。