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龙图腾网获悉江南大学申请的专利一种基于时间自适应的时空注意力视频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：CN116503776B 。

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：202310439788.5，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于时间自适应的时空注意力视频行为识别方法是由陈莹;余梦云设计研发完成，并于2023-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时间自适应的时空注意力视频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时间自适应的时空注意力视频行为识别方法，属于计算机视觉中行为识别技术领域。该方法通过时间自适应在时间维度对特征的重要程度进行区分，筛选出具有代表性的典型特征，从而引导分配较多的注意力在重要特征上来辅助精准识别。时空注意力基于能量函数从重要特征类和次要特征类分别获取时空信息，选择出具有代表性信息的特征，后续基于时空维度权值进行融合两类特征得到融合特征，最终根据融合特征获得视频行为识别结果。时空注意力不仅不会引入参数，而且可以直接推断出三维权重，因此可以提高视频行为识别网络的性能。整个模块具有即插即用的性质，可以方便地嵌入到主流的2DCNNs中，构成专用的视频行为识别网络。

本发明授权一种基于时间自适应的时空注意力视频行为识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时间自适应的时空注意力视频行为识别方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤1，构造时间自适应模块和时空注意力模块，并将二者嵌入二维卷积神经网络得到基于时间自适应的时空注意力视频行为识别网络； 步骤2，将对待识别图像帧进行特征提取，得到每帧图像的原始特征图；所述待识别图像为对待识别视频进行视频解码得到的图像； 步骤3，基于时间自适应模块对原始特征图在时间维度进行权重学习，得到各个时间维度的特征对于结果的重要程度，从而区分重要特征和次要特征，进而确定各图像帧的时间维度权重系数； 步骤4，将步骤3得到的时间维度权重系数与原始特征图相乘得到融合时间维度权重后的特征图，并根据时间维度权重系数确定重要特征帧和次要特征帧； 步骤5，基于时空注意力模块获取时空关联特征，分别给重要特征帧类和次要特征帧类分配时空维度权重； 步骤6，分别给重要特征帧类和次要特征帧类分配两个可学习的参数，然后再进行逐像素相加得到融合特征； 步骤7，基于融合特征，采用二维卷积神经网络的分类获取视频行为的识别结果； 所述步骤3包括： 步骤3.1，对原始特征图进行重塑，将尺寸为NT×C×H×W的特征图调整到尺寸为N×T×C×HW；其中，N为批处理大小，T为采样的视频帧数，C、H、W则分别代表特征图的通道数、高度以及宽度； 步骤3.2，分别采用最大池化和平均池化获取局部显著性信息和背景全局信息，基于两种池化操作得到的特征进行网络自行学习以确定参数α和β，两个参数位于0到1之间； 自适应学习过程表述为： 其中，X和Y分别是时间自适应模块的输入和输出特征图，Maxpool和Avgpool则分别代表最大池化操作和平均池化操作；输入特征图X的尺寸为T×C×HW，输出特征图Y的尺寸为T×1×1； 步骤3.3，基于输出特征图确定各图像帧的时间维度权重系数。

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