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龍圖騰網獲悉武漢理工大學申請的專利一種基于多時間尺度卷積的視頻行為識別方法及裝置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：CN113869235B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202111157693.1，技術領域涉及：G06V20/40；該發明授權一種基于多時間尺度卷積的視頻行為識別方法及裝置是由陳西江;杜曉妍;梁全恩;吳浩;韓賢權設計研發完成，并于2021-09-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于多時間尺度卷積的視頻行為識別方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明提供了一種基于多時間尺度卷積的視頻行為識別方法及裝置，其方法包括：構建至少一個多時間尺度卷積模塊；將所述至少一個多時間尺度卷積模塊嵌入至預設的骨架網絡中，形成目標特征提取模型；通過所述目標特征提取模型提取視頻中的行為特征；構建行為識別模型，并通過所述行為識別模型對所述行為特征進行識別。本發明通過目標特征提取模型對視頻中的行為特征進行提取，由于多時間尺度卷積模塊中的卷積核參數是可以學習調整的，可有效的提取視頻不同幀間的時空特征，提高行為特征提取的準確性。并且，也不會出信息丟失問題，進一步提高行為特征提取的準確性，從而可提高對視頻行為識別的識別準確性。

本發明授權一種基于多時間尺度卷積的視頻行為識別方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于多時間尺度卷積的視頻行為識別方法，其特征在于，包括： 構建至少一個多時間尺度卷積模塊； 將所述至少一個多時間尺度卷積模塊嵌入至預設的骨架網絡中，形成目標特征提取模型； 通過所述骨架網絡提取視頻中的空間行為特征； 通過所述至少一個多時間尺度卷積模塊提取所述視頻中的時間行為特征； 將所述空間行為特征與所述時間行為特征進行融合，獲得所述視頻中的行為特征； 構建行為識別模型，并通過所述行為識別模型對所述行為特征進行識別； 所述至少一個多時間尺度卷積模塊中的各多時間尺度卷積模塊均包括并行的至少兩個一維卷積層； 所述通過所述至少一個多時間尺度卷積模塊提取所述視頻中的時間行為特征，包括： 確定截取參數，并根據所述截取參數和所述空間行為特征的總通道確定所述多時間尺度卷積模塊中所述一維卷積層的個數； 根據所述一維卷積層的個數將所述總通道沿通道順序劃分為截取通道和保留通道；所述截取通道與所述一維卷積層一一對應； 將與所述截取通道對應的截取特征輸入至與之對應的所述一維卷積層，獲得至少兩個不同尺度的時間行為子特征； 將所述時間行為子特征進行融合，獲得融合時間行為子特征，并將所述融合時間行為子特征與所述保留通道對應的的保留特征進行拼接，獲得所述時間行為特征。

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武漢理工大學，其通訊地址為：430070 湖北省武漢市洪山區珞獅路122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”。