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龙图腾网恭喜重庆大学申请的专利一种基于层次有序残差网络结构的多尺度动作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：CN114220171B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202111546471.9，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于层次有序残差网络结构的多尺度动作识别方法是由李嘉豪;周明亮;何静媛;尚赵伟;纪程;魏雪凯设计研发完成，并于2021-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于层次有序残差网络结构的多尺度动作识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于层次有序残差网络结构的多尺度动作识别方法，包括以下步骤：特征分割获得原特征组，计算原特征组对应的参考特征组从而得到运动特征组；对运动特征计算运动状态注意力评分和运动状态变化注意力评分以及综合特征注意力评分，根据综合特征注意力评分对运动特征进行激励并输出，并对注意力权重序号进行更新；对激励后的运动特征进行分割，根据更新后的特征注意力评分对特征组进行排序并通过层次有序残差卷积模块实现多尺度时空关系建模；更新卷积核权重，重复S1‑S3的内容直至收敛。本发明能够以一种计算量较少的方法生成时空融合特征，降低生成光流特征的计算量以提高模型运行速度；有效提高时空建模的精度。

本发明授权一种基于层次有序残差网络结构的多尺度动作识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于层次有序残差网络结构的多尺度动作识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.将输入的每帧图像数据进行特征分割，获得原特征组采用层次有序残差卷积计算所述原特征组对应的参考特征组参考光流特征的计算方法，将所述参考特征组与所述原特征组进行矩阵相减得到运动特征组其中，m，f分别表示注意力权重序号和帧序数；S2.针对运动特征中的运动信息计算运动状态注意力评分和运动状态变化注意力评分，进一步根据所述运动状态注意力评分和所述运动状态变化注意力评分计算得到运动特征的综合特征注意力评分，根据所述综合特征注意力评分对运动特征进行激励并输出，并对注意力权重序号进行更新；S3.对激励后的运动特征进行分割，根据更新后的综合特征注意力评分对原特征组进行排序并通过层次有序残差卷积模块实现多尺度时空关系建模；S3的具体内容包括：对输入特征进行分割并根据注意力评分对特征组进行层次有序残差卷积： 其中，Sim·表示与特征组对应的特征偏移模块,Cim·表示与特征组对应的二维卷积层；根据注意力评分对特征组进行重排序和拼接，得到输出特征S4.更新卷积核权重，重复S1-S3的内容直至网络参数收敛。

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