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龙图腾网获悉武汉理工大学申请的专利一种基于多时间尺度卷积的视频行为识别方法及装置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：CN113869235B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202111157693.1，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于多时间尺度卷积的视频行为识别方法及装置是由陈西江;杜晓妍;梁全恩;吴浩;韩贤权设计研发完成，并于2021-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多时间尺度卷积的视频行为识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于多时间尺度卷积的视频行为识别方法及装置，其方法包括：构建至少一个多时间尺度卷积模块；将所述至少一个多时间尺度卷积模块嵌入至预设的骨架网络中，形成目标特征提取模型；通过所述目标特征提取模型提取视频中的行为特征；构建行为识别模型，并通过所述行为识别模型对所述行为特征进行识别。本发明通过目标特征提取模型对视频中的行为特征进行提取，由于多时间尺度卷积模块中的卷积核参数是可以学习调整的，可有效的提取视频不同帧间的时空特征，提高行为特征提取的准确性。并且，也不会出信息丢失问题，进一步提高行为特征提取的准确性，从而可提高对视频行为识别的识别准确性。

本发明授权一种基于多时间尺度卷积的视频行为识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多时间尺度卷积的视频行为识别方法，其特征在于，包括： 构建至少一个多时间尺度卷积模块； 将所述至少一个多时间尺度卷积模块嵌入至预设的骨架网络中，形成目标特征提取模型； 通过所述骨架网络提取视频中的空间行为特征； 通过所述至少一个多时间尺度卷积模块提取所述视频中的时间行为特征； 将所述空间行为特征与所述时间行为特征进行融合，获得所述视频中的行为特征； 构建行为识别模型，并通过所述行为识别模型对所述行为特征进行识别； 所述至少一个多时间尺度卷积模块中的各多时间尺度卷积模块均包括并行的至少两个一维卷积层； 所述通过所述至少一个多时间尺度卷积模块提取所述视频中的时间行为特征，包括： 确定截取参数，并根据所述截取参数和所述空间行为特征的总通道确定所述多时间尺度卷积模块中所述一维卷积层的个数； 根据所述一维卷积层的个数将所述总通道沿通道顺序划分为截取通道和保留通道；所述截取通道与所述一维卷积层一一对应； 将与所述截取通道对应的截取特征输入至与之对应的所述一维卷积层，获得至少两个不同尺度的时间行为子特征； 将所述时间行为子特征进行融合，获得融合时间行为子特征，并将所述融合时间行为子特征与所述保留通道对应的的保留特征进行拼接，获得所述时间行为特征。

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