买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜重庆邮电大学申请的专利一种基于运动和时序增强的运动员动作识别网络和系统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：CN116092197B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202310175366.1，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于运动和时序增强的运动员动作识别网络和系统是由雒江涛;王雨婷设计研发完成，并于2023-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于运动和时序增强的运动员动作识别网络和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及行为识别和计算机视觉领域，公开了一种基于运动和时序增强的运动员动作识别网络和系统。其中，网络架构包括顺次连接的第一卷积层、第二卷积层、第三卷积层、第四卷积层、第五卷积层和全连接层；第一卷积层用于对输入的运动视频帧进行卷积操作和最大池化操作；第二卷积层至所述第五卷积层均用于对接收的特征图进行降维处理、运动特征激励、时序增强和时空特征提取；全连接层用于根据第五卷积层输出的特征信息进行分类识别，输出运动员动作识别结果。本发明能够端到端的完成对运动篮球视频中球员的动作识别任务，可解决对运动视频中球员的运动信息提取不充分以及对长时序特征提取困难等问题。

本发明授权一种基于运动和时序增强的运动员动作识别网络和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于运动和时序增强的运动员动作识别网络构建方法，其特征在于，所述动作识别网络包括顺次连接的第一卷积层、第二卷积层、第三卷积层、第四卷积层、第五卷积层和全连接层；所述第一卷积层用于对输入的运动视频帧进行卷积操作和最大池化操作，输出特征图至所述第二卷积层；所述第二卷积层至所述第五卷积层均用于对接收到的特征图进行局部运动特征提取和运动敏感通道的显性增强，再对显性增强后的特征图的关键序列进行全局时序增强，最后对运动信息和时序信息均增强的特征图进行时空特征提取；其中，局部运动特征提取包括：第一维度变换子单元，用于对经过1×1×1三维卷积后的特征图的通道，使用1×1的二维卷积进行降维处理；时序划分子单元，用于对经过1×1二维卷积后的特征图按时序划分，得到每一帧的特征图XRt，t表示每一帧的特征图的时间戳，t＝1,2,…,T，T表示输入的特征图的帧数；特征图变换子单元，用于对特征图XRt+1、XRt+2做3×3的逐通道卷积，得到变换后的特征图YRt+1、YRt+2；邻帧运动特征计算子单元，用于计算获得特征图XRt的邻帧运动特征，所述邻帧运动特征是特征图XRt与变换后的特征图YRt+1之间的特征差；跨帧运动特征计算子单元，用于计算获得特征图XRt的跨帧运动特征，所述跨帧运动特征是特征图XRt与变换后的特征图YRt+2之间的特征差；特征融合子单元，用于计算获得特征图XRt在对应时刻的融合后的运动特征，融合后的运动特征为邻帧运动特征与跨帧运动特征相加；特征拼接子单元，用于将各个时刻对应的融合后的运动特征按时序拼接，得到输入的特征图的局部运动特征；运动敏感通道的显性增强包括：第二维度变换子单元，用于对局部运动特征的通道维度使用1×1的二维卷积进行维度变换，得到变换后的局部运动特征；第三维度变换子单元，用于对局部运动特征的通道使用1×1的二维卷积进行维度变换，使得局部运动特征的通道维度变换为1，得到全局空间特征；特征增强子单元，用于通过softmax函数对全局空间特征进行增强，得到增强后的全局空间特征；通道描述符获取子单元，用于将变换后的局部运动特征与增强后的全局空间特征执行点乘操作，得到局部运动特征的通道描述符；运动信息权重获取子单元，用于将通道维度还原到输入特征图的通道维度，并通过Sigmoid函数获取每个通道的运动信息权重；动作特征激励子单元，用于将各通道的运动信息权重与输入特征图相乘，输出运动特征激励后的特征图；所述全连接层用于根据所述第五卷积层输出的特征信息进行分类识别，输出运动员动作识别结果。

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重庆邮电大学，其通讯地址为：400000 重庆市南岸区南山街道崇文路2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”。