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龙图腾网恭喜内蒙古工业大学申请的专利一种基于注意力网络的车辆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：CN115497059B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202211149044.1，技术领域涉及：G06V20/54；该发明授权一种基于注意力网络的车辆行为识别方法是由武卓毅;马志强;宝财吉拉呼;李雷孝;万剑雄设计研发完成，并于2022-09-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于注意力网络的车辆行为识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于注意力网络的车辆行为识别方法，涉及人工智能技术领域。本发明包括将待识别的视频输入注意力网络；通过空间特征提取网络对输入的视频帧图像进行特征提取，输出空间特征；通过时间特征提取网络对输入的光流图像进行特征提取，输出时间特征；通过时空特征融合网络对空间特征和时间特征进行时空特征融合，并判定车辆行为类别。本发明利用特征拼接技术进行特征融合，实现了保证车辆行为识别网络功能的同时利用视频中的时间特征和空间特征进行建模以提高识别准确性的目的。

本发明授权一种基于注意力网络的车辆行为识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力网络的车辆行为识别方法，其特征在于，注意力网络采用双流卷积网络结构，车辆行为识别方法具体包括以下步骤：将待识别的视频输入注意力网络，其中注意力网络包括：空间特征提取网络、时间特征提取网络、时空特征融合网络，待识别的视频中包括视频帧图像和光流图像；通过空间特征提取网络对输入的视频帧图像进行特征提取，输出空间特征；通过时间特征提取网络对输入的光流图像进行特征提取，输出时间特征；通过时空特征融合网络对空间特征和时间特征进行时空特征融合，并判定车辆行为类别；空间特征提取网络包括：卷积层、最大池化层、特征提取层、平均池化层；空间特征提取网络计算公式：s1＝Maxpoolconv7*7Ss2＝layers1s3＝layers2s4＝layers3s5＝layers4outspatial＝Avgpools5；式中：S表示输入的视频帧图像数据，conv7*7表示卷积核为7的卷积层，Maxpool表示最大池化层，s1表示第一空间流中间特征向量，s2表示第二空间流中间特征向量，s3表示第三空间流中间特征向量，s4表示第四空间流中间特征向量，s5表示第五空间流中间特征向量，layer表示特征提取层，Avgpool表示平均池化，outspatial表示空间流网络输出结果；时间特征提取网络包括：卷积层、最大池化层、特征提取层、注意力单元层、平均池化层；时间特征提取网络计算公式： 式中：T表示输入的光流图片数据，conv7*7表示卷积核为7的卷积层，t1表示第一时间流中间特征向量，t2表示第二时间流中间特征向量，t3表示第三时间流中间特征向量，t4表示第四时间流中间特征向量，t5表示第五时间流中间特征向量，t6表示第六时间流中间特征向量，t7表示第七时间流中间特征向量，CBAM*表示注意力单元，Maxpool表示最大池化层，layer表示特征提取层，Avgpool表示平均池化层，outtemporal表示时间流网络输出结果。

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