南京理工大学舒祥波获国家专利权
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利一种基于粗粒度-细粒度嵌套学习的群体活动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：CN116630892B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202310624241.2，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于粗粒度-细粒度嵌套学习的群体活动识别方法是由舒祥波;葛晓静设计研发完成，并于2023-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于粗粒度-细粒度嵌套学习的群体活动识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于粗粒度‑细粒度嵌套学习的群体活动识别方法，S1将T帧RGB图像进行裁剪，然后输入骨架网络提取视觉特征，每个特征看作一个局部令牌，为每一帧定义一个可学习的全局令牌，与局部令牌连接在一起更新视觉特征；然后将视觉特征输入嵌套交互器，捕获时空全局信息，得到全局特征；S2用每个局部令牌与全局令牌的相似性表示该令牌的空间视觉权重，然后粗略地选出相似性高的局部令牌并映射到原图所在的位置；S3采用块融合模块和交叉注意力机制对局部块特征进行细化处理；S群体活动预测：将步骤S3得到的视频表示传入分类器中进行分类。本发明不使用已经存在的检测器获取个体位置，且对群体活动具有较高的识别效率。
本发明授权一种基于粗粒度-细粒度嵌套学习的群体活动识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于粗粒度-细粒度嵌套学习的群体活动识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1嵌套交互学习：将T帧RGB图像进行裁剪，然后输入骨架网络提取视觉特征，每个特征看作一个局部令牌，为每一帧定义一个可学习的全局令牌，与局部令牌连接在一起更新视觉特征；然后将视觉特征输入嵌套交互器，捕获时空全局信息，得到全局特征； S2粗粒度空间定位：用每个局部令牌与全局令牌的相似性表示该令牌的空间视觉权重，然后粗略地选出相似性高的局部令牌并映射到原图所在的位置，即以粗略地定位关键的视觉块； S3细粒度时空选择：采用块融合模块和交叉注意力机制对步骤S2获得的局部块特征进行细化处理； S4群体活动预测：将步骤S3得到的视频表示传入分类器中进行分类。
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：210000 江苏省南京市玄武区孝陵卫街道孝陵卫街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”。
以上内容由龙图腾AI智能生成。
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号
请提出您的宝贵建议，有机会获取IP积分或其他奖励