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龙图腾网获悉四川大学申请的专利基于混合层级表征的全场景群组活动理解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：CN119649441B 。

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：202311191755.X，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于混合层级表征的全场景群组活动理解方法是由卿粼波;李林东;王苹宇;唐旺;陈洪刚;任超设计研发完成，并于2023-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于混合层级表征的全场景群组活动理解方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于混合层级表征的全场景群组活动理解方法，主要涉及计算机视觉领域中的群组活动理解问题。该方法包括：构建数据集和神经网络框架、训练网络、测试网络等步骤。其中，神经网络框架首先提取时序特征、空间环境特征等，以形成丰富的个体特征，并分类个体动作；然后以个体特征为节点，利用所提出的图推理策略推理节点之间在个体交互层级和动作交互层级的信息，并融合为群组特征；同时，以位置坐标和朝向分别构建拓扑图结构，并引入图神经网络进行表征，融合为群组结构层级特征；最后拼接群组特征和群组结构层级特征识别群组活动类型。本发明充分群组活动的多层级表征，实现了群组成员个体动作和整体活动类型的同时识别。

本发明授权基于混合层级表征的全场景群组活动理解方法在权利要求书中公布了：1.基于混合层级表征的全场景群组活动理解方法，其特征在于： a.通过对个体特征层级、个体交互层级、动作交互层级和群组结构层级特征的综合表征或推理识别群组活动；其中，个体特征层级表征指群组中个体自身的外观和动作信息，个体交互层级表征指群组中个体之间在肢体、位置、目光上的相对关系，动作交互层级表征指群组中所存在的个体动作类型之间的依赖关系，群组结构层级表征指群组成员由于群组活动类型的不同，在空间位置、人脸朝向上存在的某种规律和特定的空间模式； b.通过带边权重的图推理策略推理个体交互层级和动作交互层级的特征； c.通过构建基于位置和朝向的全连接拓扑图来表征群组结构层级的特征； 该方法主要包括以下步骤： 1收集视频数据，标注个体边界框、个体动作标签、群组活动标签、俯视视角的位置坐标和朝向，并划分训练集和测试集； 2构建群组活动理解网络框架，包括个体特征提取模块、交互推理模块、群组结构表征模块和融合分类模块； 3个体特征提取模块以视频帧、光流帧和个体边界框作为输入，通过时序网络分别提取视频帧和光流帧的时序特征、通过语义分割网络提取空间环境特征，各特征均以特征图的形式输出；接着通过插值的方式将各特征图变换到统一尺寸并叠加起来，然后利用个体边界框和ROI-Align模块提取出各个个体的个体特征，用于个体动作分类； 4以个体特征作为节点构建全连接图结构，利用带边权重的图推理策略推理个体特征之间在个体交互层级和动作交互层级的交互信息，将推理前后的特征拼接起来作为增强的个体信息，并将多个增强的个体信息融合起来作为群组特征； 5以位置坐标和朝向作为输入，利用图神经网络表征群组结构层级特征；最后，拼接群组特征和群组结构层级特征以识别群组活动类型； 6设计多任务联合损失函数用于优化网络框架，包括个体动作损失、群组活动损失和边权重损失； 7利用训练集和测试集对网络框架进行迭代训练，并选取测试集中表现良好的模型用于实际应用。

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