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龙图腾网获悉浙江理工大学申请的专利基于融合空间特征和帧差分信息的PSC-TNet视频动作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：CN119964244B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202510054148.1，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于融合空间特征和帧差分信息的PSC-TNet视频动作识别方法是由田秋红;陈天成;曾飞;章立早;余洋;杨子豫设计研发完成，并于2025-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于融合空间特征和帧差分信息的PSC-TNet视频动作识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于融合空间特征和帧差分信息的PSC‑TNet视频动作识别方法。对视频进行图像帧的预处理，后输入到基于融合空间特征和帧差分信息的PSC‑TNet视频动作识别模型中，所述PSC‑TNet视频动作识别模型包括了基于不同帧间隔的三条分支和动作分类模块，三条分支分别为包含空间信息、运动信息和运动细节信息的运动分支、外观分支和动作细节分支，原始视频分别输入到运动分支、外观分支和动作细节分支中输出各自的动作特征，再将所有识别特征拼接后输入到动作分类模块获得动作分类结果。本发明能从视频图像的时间特征中提取信息来对视频图像的空间特征进行调整，得到加强关键空间部分权重的空间特征，并以此得到更加精确的视频图像动作识别。

本发明授权基于融合空间特征和帧差分信息的PSC-TNet视频动作识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于融合空间特征和帧差分信息的PSC-TNet视频动作识别方法，其特征在于，方法包括如下步骤：对输入的视频分别进行较高频率、较低频率和中等频率采样，获得相应频率的视频帧并构成原始视频；将所述原始视频输入到基于融合空间特征和帧差分信息的PSC-TNet视频动作识别模型中，提取获得动作识别结果；所述PSC-TNet视频动作识别模型包括基于不同帧间隔的三条分支和动作分类模块，三条分支分别为运动分支、外观分支和动作细节分支；其中，较高频率的视频帧作为包含运动信息的特征张量输入运动分支，较低频率的视频帧作为包含空间信息的特征张量输入外观分支，中等频率的视频帧作为包含动作细节信息的特征张量输入动作细节分支；所述运动分支、外观分支和动作细节分支均包含残差层，运动分支和动作细节分支中间输出的特征传递到外观分支并进行通道拼接融合，再输入外观分支的残差层；最终将三条分支输出的识别特征在通道上拼接融合后输入动作分类模块，获得最终动作分类结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙江理工大学，其通讯地址为：310018 浙江省杭州市经济技术开发区白杨街道2号大街928号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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