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龍圖騰網(wǎng)獲悉西南交通大學申請的專利一種基于動作引導的群組活動識別方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN115631456B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-09-12發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202211205523.0，技術領域涉及：G06V20/52；該發(fā)明授權一種基于動作引導的群組活動識別方法及系統(tǒng)是由李威;李佳辰;吳曉;楊添朝設計研發(fā)完成，并于2022-09-30向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本一種基于動作引導的群組活動識別方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及計算機視覺技術領域，公開了一種基于動作引導的群組活動識別方法及系統(tǒng)，該識別方法，通過以動作為中心的聚合策略聚合動作主體的個體級特征計算動作級特征，再依據(jù)動作級特征構建動作依賴關系，最后利用動作依賴關系進行群組活動識別。本發(fā)明解決了現(xiàn)有技術存在的群組活動識別準確率低等問題。

本發(fā)明授權一種基于動作引導的群組活動識別方法及系統(tǒng)在權利要求書中公布了：1.一種基于動作引導的群組活動識別方法，其特征在于，通過以動作為中心的聚合策略聚合動作主體的個體級特征計算動作級特征，再依據(jù)動作級特征構建動作依賴關系，最后利用動作依賴關系進行群組活動識別，包括以下步驟： S1，個體級特征提取：對RGB視頻幀進行特征提取，得到RGB視頻幀中每個動作主體的個體級特征；其中，個體級特征指用于表征RGB視頻幀中動作主體的外觀特征； S2，動作級特征計算：將步驟S1得到的個體級特征進行聚合，計算得到動作級特征；其中，動作級特征指用于表征RGB視頻幀中動作的特征； S3，動作級特征學習：利用具備自注意力機制的編碼器對步驟S2得到的動作級特征進行自注意力計算，得到細化后的動作級特征； S4，動作依賴關系構建：利用步驟S3得到的細化后的動作級特征，構建語義動作圖，然后基于語義動作圖構建動作依賴關系； S5，群組活動識別：利用步驟S4構建的動作依賴關系，對RGB視頻幀進行群組活動識別，并輸出群組活動類別；其中，群組活動類別指對RGB視頻幀中所有動作主體的動作進行全局判定的動作類別； 步驟S2包括以下步驟： S21，將每個幀中的個體級特征分配給所有動作詞，計算與個體級特征與動作詞的殘差； S22，將每個幀中的個體級特征輸入至LP得到線性化后的個體級特征，再將N個線性化后的個體級特征輸入至Softmax得到每個個體級特征對應的軟分配權重； S23，將步驟S21得到的每個個體級特征與動作詞的殘差與步驟S22得到的每個個體級特征對應的軟分配權重相乘，得到每個個體級特征對應的動作特征分量； S24，將步驟S23得到的每個個體級特征對應的動作特征分量進行相加，K個動作詞對應的動作級特征疊加得到該幀的動作級特征，的計算公式為： ； 其中，K表示動作詞的數(shù)量，k表示動作詞的編號，表示該幀第k個動作詞對應的動作級特征，i、j表示任意兩個動作主體的編號，表示將投影為標量的可學習權重，表示將投影為標量的偏置，表示第k個動作詞，表示投影到標量的可學習權重，表示將投影為標量的偏置，表示第j個動作主體的個體級特征。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯(lián)系本專利的申請人或專利權人西南交通大學，其通訊地址為：611756 四川省成都市金牛區(qū)二環(huán)路北一段111號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。