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龙图腾网获悉北京工业大学申请的专利一种基于注意力机制的超图学习动作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：CN117115911B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202311090556.X，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于注意力机制的超图学习动作识别系统是由马楠;吴祉璇;梁晔;郭聪;汪成设计研发完成，并于2023-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于注意力机制的超图学习动作识别系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于注意力机制的超图学习动作识别系统，实现对人体动作进行识别的功能，其中包括如下步骤：首先通过可学习阈值构建时间注意力模块，将不同视角视频动作帧输入到时间注意力模块中，从而提取动作的关键帧，为后续网络学习降低计算成本；然后将动作的关键帧输入到基于动态时空注意力机制的超图卷积模块中，获取动作的显著性区域，通过多尺度时空残差模块学习时空高阶语义特征；再进行数据划分、训练模型和保存模型等操作。在调用模型检测过程中，通过加载模型，由网络的识别部分输出动作识别结果。本发明解决了视频序列中行为动作的时空特征存在网络计算参数量大的问题，获取人体关节点信息完备性，提高动作识别准确率。

本发明授权一种基于注意力机制的超图学习动作识别系统在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力机制的超图学习动作识别系统，其特征在于，包括基于可学习阈值的时间注意力模块、基于动态时空注意力机制的超图卷积模块、多尺度时空残差模块和动作识别模块； 所述基于可学习阈值的时间注意力模块包括计算运动信息、设置可学习阈值、计算关键帧运动特征各类操作以及1×1卷积核增强关键帧特征图，计算动态时间特征图形成时间注意，以获得最终关键帧特征集合； 所述基于动态时空注意力机制的超图卷积模块包括时空超图构建、自注意力机制和时空超图卷积，从关键帧特征集合中以不同帧相同部位的人体关节点构建时空超图，然后通过自注意力机制更新关联矩阵，得到关节点之间的相关性，引入时空超图卷积对行为动作的显著区域进行特征提取； 所述多尺度时空残差模块包括一个多尺度超图卷积层和五个基于多尺度特征表示的卷积模块用于提取和学习时空特征，最终实现动作识别； 所述动作识别模块对训练的模型进行验证，输入动作视频数据，通过保存的模型输出动作识别结果。

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