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龙图腾网恭喜江西财经大学申请的专利多尺度时空交叉注意力驱动的人体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：CN119810926B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202510286585.6，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权多尺度时空交叉注意力驱动的人体行为识别方法是由盛志翔;张珑;胡芷奕设计研发完成，并于2025-03-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本多尺度时空交叉注意力驱动的人体行为识别方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种多尺度时空交叉注意力驱动的人体行为识别方法，该方法包括：将关节模态、骨骼模态、关节运动模态和骨骼运动模态作为输入模态，输入多尺度时空交叉图卷积，得到最终的时空特征表示；将最终的时空特征表示与输入模态进行残差连接，得到残差连接后的特征，再将残差连接后的特征输入动态多尺度时间卷积；在动态多尺度时间卷积中，残差连接后的特征通过动态多尺度时间卷积处理，得到动态多尺度时间卷积的输出特征表示；基于最终的时空特征表示和动态多尺度时间卷积的输出特征表示得到各模态分支的预测结果；基于各模态分支的预测结果得到最终的预测类别。本发明提出了一种高效的计算框架，通过优化网络结构和推理过程，降低了计算成本。

本发明授权多尺度时空交叉注意力驱动的人体行为识别方法在权利要求书中公布了：1.一种多尺度时空交叉注意力驱动的人体行为识别方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤1、将关节模态、骨骼模态、关节运动模态和骨骼运动模态作为输入模态，输入至多尺度时空交叉注意力网络框架，其中，关节模态分支、骨骼模态分支、关节运动模态分支和骨骼运动模态分支的工作原理相同，且多尺度时空交叉注意力网络框架由多尺度时空交叉图卷积和动态多尺度时间卷积构成；步骤2、在多尺度时空交叉图卷积中，将输入模态通过多尺度空间轴卷积分支处理，得到空间特征图；将输入模态通过多尺度时间轴卷积分支处理，得到时间特征图；基于空间特征图和时间特征图，通过多头交叉注意力计算，分别得到沿空间轴的融合特征图和沿时间轴的融合特征图；对沿空间轴的融合特征图采用图卷积操作，得到高级空间特征表示；基于高级空间特征表示和沿时间轴的融合特征图，得到最终的时空特征表示；步骤3、将最终的时空特征表示与输入模态进行残差连接，得到残差连接后的特征，再将残差连接后的特征输入动态多尺度时间卷积；在动态多尺度时间卷积中，将残差连接后的特征分别通过动态多尺度时间卷积的四条分支处理，得到第一条分支的输出特征、第二条分支的输出特征、第三条分支的输出特征和第四条分支的输出特征；将第一条分支的输出特征、第二条分支的输出特征、第三条分支的输出特征和第四条分支的输出特征进行融合，得到动态多尺度时间卷积的输出特征表示；步骤4、对最终的时空特征表示和动态多尺度时间卷积的输出特征表示进行融合，得到融合特征表示；根据融合特征表示获得预测结果；步骤5、通过步骤1至步骤4，分别获得关节模态分支的预测结果、骨骼模态分支的预测结果、关节运动模态分支的预测结果和骨骼运动模态分支的预测结果；对关节模态分支的预测结果、骨骼模态分支的预测结果、关节运动模态分支的预测结果和骨骼运动模态分支的预测结果进行集成，得到最终的预测类别；基于最终的预测类别对目标进行识别。

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