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龙图腾网获悉常州大学申请的专利基于自注意力的主动对比编码的人类行为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：CN116110119B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202211433599.9，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于自注意力的主动对比编码的人类行为识别方法及系统是由李志新;董振余;高歌;郇战;刘艳;沈诗怡;商樊淇;秦王盛设计研发完成，并于2022-11-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自注意力的主动对比编码的人类行为识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及行为识别技术领域，尤其涉及基于自注意力的主动对比编码的人类行为识别方法及系统，包括通过传感器采集人体位置数据；使用基于自注意力的主动对比编码的学习框架来学习用于分类的动作表示；在输入端融合自注意力机制的卷积神经网络单元，学习局部上下文特征和时间动力学特征，捕捉输入数据样本中时间点之间的关系；通过信息质量在归纳一致性预测算法下衡量样本的不确定性；通过间隔抽样度量利用样本后验概率衡量不确定性。本发明基于自注意力的主动对比编码方法，首先在预训练阶段添加自注意力技术，为能代表动作的重要表征学习权重系数；其次，采用基于主动学习方法对易混淆的困难样本挖掘，并用其进行训练模型调整。

本发明授权基于自注意力的主动对比编码的人类行为识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于自注意力的主动对比编码的人类行为识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、通过传感器采集人体位置数据，并根据时间步长构建多轴数据聚合矩阵； 步骤二、使用基于自注意力的主动对比编码的学习框架来学习用于分类的动作表示； 步骤二具体包括： 步骤21、使用增强模块对每个示例应用两个转换，输入数据通过应用两个转换生成批量中每个样本的两个视图，其中，为正样本，为负样本； 步骤22、基于神经网络的编码器部分将两个视图映射为低维表示，得到和； 步骤23、通过隐藏层的多层感知器的投影头，将编码器学习到的表示映射到应用对比损失的空间，得到和； 步骤24、为对比任务定义对比损失函数，使用归一化温度标度交叉熵损失作为损失函数，使用余弦相似性度量两个增强实例之间的相似性； 步骤三、在输入端融合自注意力机制的卷积神经网络单元，学习局部上下文特征和时间动力学特征，捕捉输入数据样本中时间点之间的关系； 步骤三具体包括： 首先，使用一维卷积神经网络作为主干模型，包括批量标准化和ReLU激活；其次，将卷积神经网络的输出通过基于自注意力机制的编码器模块；最后，将编码的特征展平； 步骤四、通过信息质量在归纳一致性预测算法下衡量样本的不确定性；通过间隔抽样度量利用样本后验概率衡量不确定性。

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常州大学，其通讯地址为：213164 江苏省常州市武进区滆湖中路21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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