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龙图腾网恭喜西安电子科技大学申请的专利基于时序聚合和门控Transformer的动作识别系统及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：CN116824694B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202310663302.6，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于时序聚合和门控Transformer的动作识别系统及方法是由古晶;翟得胜;董天雨;张炜;杨淑媛;冯婕;侯彪;刘芳;焦李成设计研发完成，并于2023-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时序聚合和门控Transformer的动作识别系统及方法在说明书摘要公布了：基于时序聚合和门控Transformer的动作识别系统及方法，系统包括：依次连接的特征提取模块、第一3D‑ResNet网络、第一下采样模块、第二3D‑ResNet网络、第二下采样模块、第一Transformer网络、第三下采样模块、第二Transformer网络、全局平均池化模块和全连接层；方法包括：特征提取；局部特征增强；全局特征增强；动作识别；本发明通过在浅层网络引入深度可分离卷积模块，并设计卷积算子，同时在深层网络引入门控单元，有效地将卷积神经网络和Transformer网络的优势融合，建立兼顾局部时空关系和全局时空关系的动作识别系统，实现对视频动作外观特征和运动特征的有效提取，具有减少背景信息干扰，降低模型计算量，提高动作识别准确率的特点。

本发明授权基于时序聚合和门控Transformer的动作识别系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于时序聚合和门控Transformer的动作识别系统，其特征在于，包括依次连接的特征提取模块、第一3D-ResNet网络、第一下采样模块、第二3D-ResNet网络、第二下采样模块、第一Transformer网络、第三下采样模块、第二Transformer网络、全局平均池化模块和全连接层；特征提取模块：提取输入视频的时空特征，压缩输入数据的时间和空间维度，并进行层标准化操作，将提取到的时空特征输入第一3D-ResNet网络；第一3D-ResNet网络：增强视频的局部时空特征信息，并将增强后的局部时空特征输入第一下采样模块；第一下采样模块：提取时空特征，压缩输入数据的空间维度，并进行层标准化操作，用于降低第二3D-ResNet网络的计算量，保证准确率；第二3D-ResNet网络：增强第一下采样模块输出特征的局部时空特征信息，并将增强后的局部时空特征输入第二下采样模块；第二下采样模块：提取时空特征，压缩输入数据的空间维度，并进行层标准化操作，用于降低第一Transformer网络的计算量，保证准确率；第一Transformer网络：增强第二下采样模块输出特征的全局时空特征信息，并将增强后的全局时空特征输入第三下采样模块；第三下采样模块：提取时空特征，压缩输入数据的空间维度，并进行层标准化操作，用于降低第二Transformer网络的计算量，保证准确率；第二Transformer网络：增强第三下采样模块输出特征的全局时空特征信息，并将增强后的全局时空特征输入全局平均池化模块和全连接层；全局平均池化模块和全连接层：对第二Transformer网络输出的时空特征进行分类，输出动作识别结果。

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