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龙图腾网恭喜南京信息工程大学申请的专利一种基于SimAM注意力机制的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：CN114387539B 。

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：202111572410.X，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于SimAM注意力机制的行为识别方法是由王仲文;胡凯;庞子超;解帅;崔梦宇设计研发完成，并于2021-12-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于SimAM注意力机制的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SimAM注意力机制的行为识别方法，充分利用无参数注意力模块SimAM的无参数特点，将之与双流网络模型有机结合，可以在提高识别准确率的同时减少网络参数和训练难度，且可以根据输入视频高低层特征含量即分辨率的不同，适应性地采用不同的融合方式，提高对细节的感知能力，得出一种高性能的行为识别算法，对双流网络模型进行了更加有效优化，增加了这种方案的行为识别算法的工程性和准确性。

本发明授权一种基于SimAM注意力机制的行为识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于SimAM注意力机制的行为识别方法，其特征在于，包括：对输入视频进行采样，随机抽取样本特征图，样本特征图包括：单帧的第一视频图像和连续若干帧的第二视频图像，对样本特征图进行缩放与裁剪；对第一视频图像进行三原色通道分解，获得三原色通道图像；对第二视频图像进行计算堆叠的光流；将三原色通道图像的单帧输入空间流CNN提取空间流特征图，将堆叠的光流输入时间流CNN提取时间流特征图；计算空间流CNN与时间流CNN的SimAM注意力，并与相应的空间流特征图和时间流特征图分别融合成对应的空间流注意力融合特征图和时间流注意力融合特征图；对于含有更多高层特征的输入视频，将空间流注意力融合特征图和时间流注意力融合特征图融合的双流注意力融合特征图输入全连接层分类，其输出值输入softmax函数求解最终的行为识别结果；其中，所述含有更多高层特征表现为单帧输入视频分辨率大于1080p；对于含有更多低层特征的输入视频，在空间流CNN将空间流注意力融合特征图输入全连接层分类，在时间流CNN上将时间流注意力融合特征图输入全连接层分类，两网络输出值采用均值融合后输入softmax函数求解最终的行为识别结果。

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