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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于时空注意力机制的动物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：CN117011749B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202310379718.5，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于时空注意力机制的动物行为识别方法是由叶炜;蓝家琰设计研发完成，并于2023-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时空注意力机制的动物行为识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于时空注意力机制的动物行为识别方法，包括以下步骤：1利用具备移动检测的硬件平台，采集并记录每个目标动物的视频数据；2视频数据通过无线传输至远程主机，首先进行视频图像的稀疏采样，数据由视频流转换为图像序列，然后进行张量拼接与数值标准化等预处理；3训练YOLOv5s模型，检测目标并输出目标回归框的高度、宽度与坐标，分割图像，输出各子图序列。本发明通过将算法模型与硬件平台相结合，从视频采集、目标检测到行为识别形成完整的体系；同时利用注意力机制合理分配了各特征的权重占比，研究了CBAM注意力模块在TSM模型中的最佳嵌入方式，提高了行为识别的准确率。

本发明授权一种基于时空注意力机制的动物行为识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时空注意力机制的动物行为识别方法，其特征在于：包括以下步骤： 1利用具备移动检测的硬件平台，采集并记录每个目标动物的视频数据； 2视频数据通过无线传输至远程主机，首先进行视频图像的稀疏采样，数据由视频流转换为图像序列，然后进行张量拼接与数值标准化等预处理； 3训练YOLOv5s模型，检测目标并输出目标回归框的高度、宽度与坐标，分割图像，输出各子图序列； 4对一条子图序列数据，使用基于时空注意力机制的TSM模型进行特征提取与分类识别，用通道注意力模块增强时序特征，用空间注意力模块增强空间特征，以进行各特征的权重占比的分配，并对改进后的整体模型进行端到端的训练，获得动物行为特征分类结果，训练后的模型用于行为识别实际场景； 上述步骤4中所述的改进后的整体模型采用Resnet50作为主干网络，加入TSM模块和CBAM注意力模块，包括依次串联的卷积层、最大池化层、第一模块、第二模块、第三模块、第四模块、平均池化层以及全连接层； 卷积层使用64个7×7的卷积核，步长为2； 最大池化层使用3×3的池化核，步长为2； 第一模块使用3个相同的Bottleneck串联结构，每个Bottleneck包括依次串联的TSM模块、1×1×64卷积层、3×3×64卷积层、1×1×256卷积层； 第二模块使用4个相同的Bottleneck串联结构，每个Bottleneck包括依次串联的TSM模块、通道注意力模块、空间注意力模块、1×1×128卷积层、3×3×128卷积层、1×1×512卷积层； 第三模块使用6个相同的Bottleneck串联结构，每个Bottleneck包括依次串联的TSM模块、通道注意力模块、空间注意力模块、1×1×256卷积层、3×3×256卷积层、1×1×1024卷积层； 第四模块使用3个相同的Bottleneck串联结构，每个Bottleneck包括依次串联的TSM模块、1×1×512卷积层、3×3×512卷积层、1×1×2048卷积层； 平均池化层使用7×7的池化核； 全连接层配合Softmax函数输出分类结果。

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