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龙图腾网恭喜长江师范学院申请的专利一种基于混合神经网络的人体行为识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114743266B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210374355.1，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于混合神经网络的人体行为识别方法是由黄仕建;岳帆;侯怡冉;马欢;谭勇;党随虎;蒋丽;杜得荣;施明成;邢柏松设计研发完成，并于2022-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于混合神经网络的人体行为识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及智能信息处理与模式识别技术领域，尤其涉及一种基于混合神经网络的人体行为识别方法。构建训练样本集和测试样本集:将训练样本集送入混合神经网络进行训练，以测试样本集的整体识别准确率作为指标评判性能，获取准确率最高的模型，作为最终训练模型；将待定视频序列进行预处理操作将待定视频序列的图像帧和光流帧导入到最终训练模型，得到待定视频序列中的行为。本发明通通过神经网络结构的深度融合来达到充分的提取视频序列的场景信息，运动信息以及时间序列信息的目的进而形成优于任一单一网络结构的识别精度和鲁棒性；实现了用于复杂场景的人体行为的识别。

本发明授权一种基于混合神经网络的人体行为识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于混合神经网络的人体行为识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.构建训练样本集和测试样本集:获取包括行为标签的视频数据，并经其进行预处理操作，得到视频数据中的图像帧，并计算其相邻帧的光流得到光流帧；将所述视频数据划分为训练样本集和测试样本集；S2.将训练样本集送入混合神经网络进行训练，训练过程中，通过测试样本集对其训练结果进行验证，验证时不更新参数并将参数保存为权重文件；所述混合神经网络为融合时空网络的双流体系结构，将预处理好的图像帧随机提取一帧输入其中空间流网络提取其场景信息，将计算好的x和y方向上的光流帧叠加送入时间流网络提取其运动信息和时序信息；空间流网络包括ResNet101为骨干的网络模型，并将ResNet101的3*3卷积替换为cotblock模块，形成卷积神经网络与注意力机制的结合网络；时间流网络包括循环神经网络LSTM；S3.使用已验证准确率最高的权重文件初始化整体混合神经网络，以测试样本集的整体识别准确率作为指标评判性能，获取准确率最高的模型，作为最终训练模型；S4.使用摄像装置采集具有人体行为的待定视频序列，并对其进行预处理操作，得到待定视频序列的图像帧和光流帧；S5.将待定视频序列的图像帧和光流帧导入到最终训练模型，得到待定视频序列中的行为。

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