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龙图腾网恭喜华东师范大学申请的专利一种基于关键剪辑判别的动态行为识别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：CN114743263B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202210335236.5，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于关键剪辑判别的动态行为识别系统是由谢源;班寅虓;张志忠设计研发完成，并于2022-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于关键剪辑判别的动态行为识别系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于关键剪辑判别的动态行为识别系统。本系统取得了高效行为识别领域中与最新性能可比的性能并获得了高效行为识别领域中计算消耗最小的3D（基于视频）方法。在高效行为识别场景下，通过拓展了3DRNNPooling技术，成功搭建了基于视频数据场景下的不同尺度的子网络互蒸馏的多模型框架，即通过设置多个不同尺度的模型进行在线相互知识蒸馏获得有效的效果提升。并应用了基于双层门控机制的关键剪辑学习方法，通过双层门控单元来进一步为剪辑片段占整个视频的关键性进行打分的方式监督模型学会分辨重要片段。最终模型仅需要对最重要的剪辑动作序列推断得到整个视频的推断结果，获得了很大程度的计算量的节省。

本发明授权一种基于关键剪辑判别的动态行为识别系统在权利要求书中公布了：1.一种基于关键剪辑判别的动态行为识别系统，其特征在于，该系统包括关键剪辑判别模块、分支策略模块及分支网络模块，三个模块彼此衔接；数据从关键剪辑模块输入，提取关键剪辑后将关键剪辑输出到分支策略模块，分支策略模块将关键剪辑匹配到后续的分支网络模块中的不同子分支网络中，通过GumbelSoftmax算法对关键剪辑实现动态地匹配不同尺寸不同计算量的子网络，其中：所述关键剪辑判别模块，由一个神经网络fg和两个MLP门控单元组成，接收输入数据后，通过神经网络fg提取特征后，将特征通过两个门控单元计算后得到关键剪辑的关键性排序；选择关键性排序中最重要即关键性排序最靠前的k个关键剪辑，训练时通过监督损失来进行参数更新；所述分支策略模块，由一个神经网络π组成，接收关键剪辑判别模块传过来的关键剪辑，神经网络π对关键剪辑数据特征提取后通过GumbelSoftmax算法对每一个关键剪辑与分支网络模块fl中的不同深度的子网络进行匹配，训练时通过监督损失和计算量约束损失进行参数更新；所述分支网络模块fl，由4个不同深度的子神经网络组成，由原始网络即行为识别网络和三个对原始网络的改装子网络组成，三个改装子网络由扩展的3DRNNPooling技术对原始网络中的不同计算单元进行替换以实现不同深度的子网络；每个关键剪辑由所匹配的分支子网络进行行为识别计算，获得行为识别结果；训练时通过监督损失和蒸馏损失进行参数更新。

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