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龙图腾网恭喜京东科技信息技术有限公司申请的专利视频动作识别模型的训练、识别方法、装置以及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：CN114863570B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202210630186.3，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权视频动作识别模型的训练、识别方法、装置以及介质是由杨一博;徐洋洋设计研发完成，并于2022-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本视频动作识别模型的训练、识别方法、装置以及介质在说明书摘要公布了：本公开提供了一种视频动作识别模型的训练方法、视频动作识别方法、装置以及存储介质，涉及计算机技术领域，其中的训练方法包括：使用残差注意力网络模型并基于样本帧特征信息，获得样本帧空间特征信息；根据样本帧特征信息和样本帧空间特征信息生成样本帧融合特征信息，并使用隐马尔可夫网络模型获得样本帧时序特征信息；利用融合模型进行融合以及识别处理，获得动作类别；根据总体损失函数对残差注意力网络模型、隐马尔可夫网络模型进行调整。本公开的方法、装置以及存储介质，提供包括残差注意力网络模型和隐马尔可夫网络模型的双流耦合网络模型，可以实现视频动作的时空特征融合，能够提升视频动作识别中对于时空信息提取和有效表征。

本发明授权视频动作识别模型的训练、识别方法、装置以及介质在权利要求书中公布了：1.一种视频动作识别模型的训练方法，其中，视频动作识别模型包括：残差注意力网络模型、隐马尔可夫网络模型和融合模型；所述方法包括：使用所述残差注意力网络模型并基于与视频样本相对应的样本帧特征信息，获得与所述视频样本相对应的样本帧空间特征信息；根据所述样本帧特征信息和所述样本帧空间特征信息生成样本帧融合特征信息，使用所述隐马尔可夫网络模型并基于所述样本帧融合特征信息，获得与所述视频样本相对应的样本帧时序特征信息；利用所述融合模型对所述样本帧空间特征信息和所述样本帧时序特征信息进行融合以及识别处理，获得与所述视频样本相对应的动作类别；根据与所述视频动作识别模型相对应的总体损失函数，对所述残差注意力网络模型、所述隐马尔可夫网络模型进行调整。

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