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龙图腾网恭喜国家体育总局秦皇岛训练基地(中国足球学校);北京航空航天大学申请的专利基于注意力机制的细粒度动作识别与体态检测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：CN117409482B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202311467857.X，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于注意力机制的细粒度动作识别与体态检测方法是由单光存;滕昱坤;丁则剑;陈笑然设计研发完成，并于2023-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于注意力机制的细粒度动作识别与体态检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了基于注意力机制的细粒度动作识别与体态检测方法，包括：获取视频数据；对预处理后视频数据按帧截取并提取人体骨骼点数据，形成时序关键点集合；基于时序关键点集合，得到动作特征图；将所述动作特征图输入图像注意力网络，输出动作类别和动作概率；将帧图像经过时序注意力网络处理，获取动作类别及动作概率；基于图像注意力网络和时序注意力网络得到的动作类别及动作概率，得到最终动作类别与最终动作概率；基于时序关键点集合抽取得到固定帧关键点集合，输入体态识别网络，得到体态的最终分类结果。本发明可以有效的对不同场景，不同角度以及不同时长的目标视频进行有效识别，识别精度高，检测速度快。

本发明授权基于注意力机制的细粒度动作识别与体态检测方法在权利要求书中公布了：1.基于注意力机制的细粒度动作识别与体态检测方法，其特征在于，所述方法包括：S1、获取视频数据，对视频数据进行预处理，得到预处理后视频数据；S2、对预处理后视频数据按帧截取，得到帧图像；基于帧图像获得目标人体骨骼点数据，并按帧序列合并后形成时序关键点集合；基于时序关键点集合，通过动作识别骨干网络提取空间特征和时序特征，得到动作特征图，并输出动作类别和动作概率；S3、将所述动作特征图进行压缩，并输入图像注意力网络，得到注意力矩阵，并输出动作类别和动作概率；将视频数据经过时序注意力网络处理，获取动作类别及动作概率；所述时序注意力网络包括局部分支网络和全局分支网络，将视频数据切分后得到的短期输出序列输入到局部分支网络，得到局部分支输出的概率，将视频数据作为长时输出序列输入到全局分支网络，得到全局分支输出的概率；基于动作识别骨干网络得到的动作类别及动作概率，以及图像注意力网络和时序注意力网络得到的动作类别及动作概率，得到最终动作类别与最终动作概率，完成细粒度动作识别；S4、针对S2中的时序关键点集合进行抽取，得到固定帧关键点集合，输入体态识别网络；所述体态识别网络包括多个分类器，基于所述多个分类器的相关系数，得到体态的最终分类结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人国家体育总局秦皇岛训练基地(中国足球学校);北京航空航天大学，其通讯地址为：066004 河北省秦皇岛市海港区文体路5号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。