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龙图腾网获悉西南交通大学申请的专利一种基于动作引导的群组活动识别方法及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：CN115631456B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202211205523.0，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于动作引导的群组活动识别方法及系统是由李威;李佳辰;吴晓;杨添朝设计研发完成，并于2022-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于动作引导的群组活动识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机视觉技术领域，公开了一种基于动作引导的群组活动识别方法及系统，该识别方法，通过以动作为中心的聚合策略聚合动作主体的个体级特征计算动作级特征，再依据动作级特征构建动作依赖关系，最后利用动作依赖关系进行群组活动识别。本发明解决了现有技术存在的群组活动识别准确率低等问题。

本发明授权一种基于动作引导的群组活动识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于动作引导的群组活动识别方法，其特征在于，通过以动作为中心的聚合策略聚合动作主体的个体级特征计算动作级特征，再依据动作级特征构建动作依赖关系，最后利用动作依赖关系进行群组活动识别，包括以下步骤： S1，个体级特征提取：对RGB视频帧进行特征提取，得到RGB视频帧中每个动作主体的个体级特征；其中，个体级特征指用于表征RGB视频帧中动作主体的外观特征； S2，动作级特征计算：将步骤S1得到的个体级特征进行聚合，计算得到动作级特征；其中，动作级特征指用于表征RGB视频帧中动作的特征； S3，动作级特征学习：利用具备自注意力机制的编码器对步骤S2得到的动作级特征进行自注意力计算，得到细化后的动作级特征； S4，动作依赖关系构建：利用步骤S3得到的细化后的动作级特征，构建语义动作图，然后基于语义动作图构建动作依赖关系； S5，群组活动识别：利用步骤S4构建的动作依赖关系，对RGB视频帧进行群组活动识别，并输出群组活动类别；其中，群组活动类别指对RGB视频帧中所有动作主体的动作进行全局判定的动作类别； 步骤S2包括以下步骤： S21，将每个帧中的个体级特征分配给所有动作词，计算与个体级特征与动作词的残差； S22，将每个帧中的个体级特征输入至LP得到线性化后的个体级特征，再将N个线性化后的个体级特征输入至Softmax得到每个个体级特征对应的软分配权重； S23，将步骤S21得到的每个个体级特征与动作词的残差与步骤S22得到的每个个体级特征对应的软分配权重相乘，得到每个个体级特征对应的动作特征分量； S24，将步骤S23得到的每个个体级特征对应的动作特征分量进行相加，K个动作词对应的动作级特征叠加得到该帧的动作级特征，的计算公式为： ； 其中，K表示动作词的数量，k表示动作词的编号，表示该帧第k个动作词对应的动作级特征，i、j表示任意两个动作主体的编号，表示将投影为标量的可学习权重，表示将投影为标量的偏置，表示第k个动作词，表示投影到标量的可学习权重，表示将投影为标量的偏置，表示第j个动作主体的个体级特征。

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