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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利基于多级别特征交互融合的组合动作识别方法及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：CN114333057B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202111639981.0，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于多级别特征交互融合的组合动作识别方法及系统是由舒祥波;崔亚飞;唐金辉设计研发完成，并于2021-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多级别特征交互融合的组合动作识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多级别特征交互融合的组合动作识别方法及系统，该方法包括步骤：位置到外观的特征提取，利用位置信息从低级别的外观信息中提取以实例为中心的联合特征；语义特征交互，进一步探索联合特征与实例身份之间的语义交互；语义到位置的预测，将语义特征再映射回低维的位置空间以实现实例位置预测；动作类别预测，聚合以实例为中心的特征实现动作识别。本发明可有效的融合不同来源的特征，提升组合动作识别的准确率。

本发明授权基于多级别特征交互融合的组合动作识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多级别特征交互融合的组合动作识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 进行位置到外观的特征提取，基于实例位置信息从低级别的外观信息中提取以实例为中心的联合特征； 进行语义特征交互，获取联合特征与实例身份之间的语义交互； 进行语义到位置的预测，将语义特征再映射回原维数的位置空间进行实例位置预测； 进行动作类别预测，聚合以实例为中心的特征进行组合动作识别； 所述获取联合特征与实例身份之间的语义交互具体包括： 进行实例节点间空间信息传递，给定时间维度t，空间上的节点两两之间通过交互函数实现信息传递，根据实例身份的不同，构建三种交互函数，分别为和分别对应人与人εss、人与物εso、物与物εoo三种实例对集合，空间交互函数为： 其中，和分别表示时间t时第i个实例的联合特征和空间特征，[·,·]表示连接操作，表示联合特征； 进行实例节点间时间信息传递，给定第i个实例的空间特征通过RNN进一步捕获时间依赖并将该空间特征沿着时间维度融合； 其中，Cat·用来沿着最后一维连接从RNN输出的所有个输出；ψT·是一个MLP，用来编码每个连接后的实例特征；θT表示RNN中可学习的参数，对于每个视频，N个实例的时空特征Z＝{Z1,Z2,...,ZN}被用于最后的动作分类。

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南京理工大学，其通讯地址为：210094 江苏省南京市孝陵卫200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”。