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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于注意力机制的快速行为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：CN116229331B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202310425945.7，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于注意力机制的快速行为检测方法是由高陈强;陈欣悦;朱常杰设计研发完成，并于2023-04-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于注意力机制的快速行为检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于图像处理与计算机视觉技术领域，具体涉及一种基于注意力机制的快速行为检测方法，包括基于端到端实时性的YOWO网络，分别将RGB视频连续帧和RGB关键帧信息输入到时序检测模块和空间检测模块进行处理；在空间检测模块中，通过增加了残差模块的特征提取器输出对应的特征；将特征通过空间域注意力机制获取更加细粒度的注意力机制特征；将两个支路的特征通过卷积层进行拼接融合，最后对这些融合特征进行检测，得到该视频目标行为所属的类别、持续时间和位置信息；在保证实时性和体量较小的前提下，解决了行为类间差距较小的问题，有效提高时空行为检测的准确率。

本发明授权一种基于注意力机制的快速行为检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力机制的快速行为检测方法，其特征在于，包括： S1：获取包含交互信息的待检测RGB视频，将待检测RGB视频以K帧连续帧进行片段划分； S2：以端到端的时空行为检测网络YOWO建立快速行为检测模型； 所述快速行为检测模型包括：时序检测模块、空间检测模块和交互处理模块； S3：通过快速行为检测模型的时序检测模块对交互信息和K帧连续帧进行时序特征检测，得到时序特征； S4：在快速行为检测模型的空间检测模块中的DarkNet-19特征提取器中增加残差模块，得到改进的DarkNet-19特征提取器，通过改进的DarkNet-19特征提取器对交互信息和关键帧进行特征提取，得到多尺度目标信息的特征图；所述关键帧为视频连续帧的第一帧； 所述改进的DarkNet-19特征提取器，包括： DarkNet-19特征提取器由11层结构组成，其中包括6个卷积层和5个最大池化层，对DarkNet-19特征提取器增加4个残差模块，分别为第2个最大池化层输出的特征与第3个卷积层输出的特征进行相加；第3个最大池化层输出的特征与第4个卷积层输出的特征进行相加；第4个最大池化层输出的特征与第5个卷积层输出的特征进行相加；第5个最大池化层输出的特征与第6个卷积层输出的特征进行相加；从而得到能够提取更多的浅层细粒度信息和多尺度目标信息的改进DarkNet-19特征提取器； S5：根据多尺度目标信息的特征图在空间域中实现注意力机制，得到空间域的注意力机制特征； 根据多尺度目标信息的特征图在空间域中实现注意力机制，得到空间域的注意力机制特征，包括： S51：将多尺度目标信息的特征图使用正弦函数进行位置编码； S52：将位置编码输入全连接层中进行卷积核大小为1×1卷积操作，并通过ReLU激活函数输出卷积结果，输出结果使用softmax层进行逻辑回归，得到空间域注意力机制参数θ； S53：根据空间域注意力机制参数θ和位置编码前的原始特征图通过双线性采样，得到输空间域的注意力机制特征的特征图V； S6：将时序特征和空间域的注意力机制特征视为n个不重叠特征图像，进行拼接融合，得到融合后的特征； S7：快速行为检测模型的交互处理模块针对目标行为信息和其交互信息进行处理，得到目标信息和交互信息与环境信息的二阶关系； S8：对融合后的特征和目标信息和交互信息与环境信息的二阶关系进行检测，得到视频中目标的时空行为检测结果。

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