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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种基于深度学习的人物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：CN120279600B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202510500247.8，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于深度学习的人物行为识别方法是由刘儒昊;卢俊宇;张怀东;周宇哲;蔡彦;张师诚设计研发完成，并于2025-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的人物行为识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的人物行为识别方法，该方法是利用改进的GroundedSAM模型实现对人物行为的精准识别，该改进的GroundedSAM模型是对原来GroundedSAM模型的伪标签生成模块和运动特征提取模块进行改进；通过对标注的数据集中的行为标签进行语义扩展，构建动作关联库，用于精确模型的伪标签输入。结合光流信息提取运动特征优化模型的ROI感兴趣区域，并通过大语言模型生成自然语言描述。最终，采用双通道分类器进行动作预测与分类。本发明可显著提高识别精度，并有效降低视觉理解过程中的时间与计算成本。

本发明授权一种基于深度学习的人物行为识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的人物行为识别方法，其特征在于，该方法是利用改进的GroundedSAM模型实现对人物行为的精准识别，其中该改进的GroundedSAM模型是对原来GroundedSAM模型的伪标签生成模块和运动特征提取模块进行改进；对伪标签生成模块的改进是：在原有自动生成伪标签的基础上，通过对标注的数据集中的行为标签进行语义扩展，构建动作关联库；对运动特征提取模块的改进是：通过帧差法初步生成二值掩码，再通过计算视频帧的光流信息，得到的光流掩码，调整模型的ROI感兴趣区域； 该人物行为识别方法的具体实施包括以下步骤： 1通过预训练语言模型BERT，对已标注的人物行为数据集中的行为标签进行语义扩展，结合上下文生成扩展标签集合，并利用语义嵌入模型将扩展标签集合中的标签映射为高维向量，构建动作关联库； 2从视频中抽取视频帧，通过像素级差分生成初步掩码，并结合光流信息和连通区域分析确定运动区域的边界框，作为改进的GroundedSAM模型的ROI感兴趣区域，精准地确定视频帧中人物的主要运动区域； 3利用步骤2抽取的视频帧，并通过RAM模型生成初步伪标签，结合步骤1构建的动作关联库，通过将初步伪标签和动作关联库中的扩展标签进行在向量层面的语义匹配，利用RAG检索技术精确伪标签，最终生成语义相关性更高的伪标签集合； 4利用步骤2得到的ROI感兴趣区域和视频帧输入到已训练好的改进的GroundedSAM模型生成分割掩码，并与伪标签集合中的伪标签进行语义匹配，生成视频帧的目标标签集合； 5基于步骤4生成的目标标签集合，利用预训练的大语言模型LLM和精细化的Prompt模板，将目标标签集合中的目标标签转化为自然语言描述，再结合上下文生成连贯的自然语言文本； 6在分类阶段，将步骤5生成的自然语言文本与步骤1已标注的人物行为数据集中的行为标签对比，计算相似度和置信度评分生成最终的分类结果。

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