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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利一种多尺度群体行为识别方法、系统和可读存储介质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：CN116486322B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202310173591.1，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种多尺度群体行为识别方法、系统和可读存储介质是由刘恒九;李岩山设计研发完成，并于2023-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多尺度群体行为识别方法、系统和可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开的一种多尺度群体行为识别方法、系统和可读存储介质，所述方法包括：获取监控视频数据；将所述监控视频数据输入至预设群体行为的多尺度语义模型进行分析，得到人体关键点坐标的关键点特征；根据所述关键点特征进行分析，得到当前尺度下所述关键点特征的注意力机制计算结果数据；根据所述关键点特征的注意力机制计算结果数据进行分析，得到所述监控视频数据的群体行为的跨尺度表示；根据所述群体行为的跨尺度表示进行分析，得到群体行为识别数据。本发明通过预设模型可以提取不同尺度下的群体行为语义特征的同时使用动态自注意力机制捕捉更加关键的群体语义特征，另外，还通过引入简洁的对比学习方法辅助学习群体行为。

本发明授权一种多尺度群体行为识别方法、系统和可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种多尺度群体行为识别方法，其特征在于，包括： 获取监控视频数据； 将所述监控视频数据输入至预设群体行为的多尺度语义模型进行分析，得到人体关键点坐标的关键点特征； 根据所述关键点特征进行分析，得到当前尺度下所述关键点特征的注意力机制计算结果数据； 根据所述关键点特征的注意力机制计算结果数据进行分析，得到所述监控视频数据的群体行为的跨尺度表示； 根据所述群体行为的跨尺度表示进行分析，得到群体行为识别数据； 获取历史图像数据； 对所述历史图像数据进行分析，得到多个关键点坐标特征； 对所述多个关键点坐标特征进行整合拼接，得到关键点特征； 将所述关键点特征映射至特征空间，得到在关键点尺度下的语义令牌； 通过转换关键点令牌维度得到，并对所述关键点令牌维度进行降维，得到个体尺度下的语义令牌； 根据所述个体尺度下的语义令牌创建多个副本，并对所述多个副本进行复制拼接得到个体间交互尺度下的语义令牌； 将所述关键点尺度下的语义令牌、个体尺度下的语义令牌和个体间交互尺度下的语义令牌合并，得到预设群体行为的多尺度语义模型X。

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