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龙图腾网获悉中国科学院大学申请的专利一种基于双流自注意力机制的人体动作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：CN120047999B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202510114883.7，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于双流自注意力机制的人体动作识别方法及系统是由薛健;魏润辰;吕科设计研发完成，并于2025-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双流自注意力机制的人体动作识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于计算机视觉技术领域，涉及一种基于双流自注意力机制的人体动作识别方法及系统，包括：采集人体动作的视频数据；通过双流自注意力机制模型的基础网络提取视频数据的多个模态特征，并将其与时间流融合；将经过融合的时空特征输入双流自注意力机制模型的时空记忆网络，进行不同尺度的时空特征交互，生成初步的动作分类结果；通过动作预测头，对初步的动作分类结果的动作边界和动作中心偏移位置进行估算，生成最终的人体动作识别结果。本发明能有效提取人体动作视频特征，能够从宏观的实例级和微观的细粒度级两个层面进行人体特征提取，从而降低动作视频背景环境对动作识别结果的干扰。

本发明授权一种基于双流自注意力机制的人体动作识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于双流自注意力机制的人体动作识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集人体动作的视频数据； 通过双流自注意力机制模型的基础网络提取所述视频数据的多个模态特征，并将其与时间流融合； 将经过融合的时空特征输入双流自注意力机制模型的时空记忆网络，进行不同尺度的时空特征交互，生成初步的动作分类结果； 通过动作预测头，对所述初步的动作分类结果的动作边界和动作中心偏移位置进行估算，生成最终的人体动作识别结果； 所述时空记忆网络中，经过融合的时空特征通过若干卷积块进行局部上下文特征增强，卷积块输出的特征一部分通过跨通道交互编码器进行编码，经过编码的数据与另一部分卷积块输出的特征结合，对结合后的特征进行特征降维，将经过降维的特征输入若干时空记忆卷积块进行特征编码，经过特征编码后输出初步的动作分类结果； 所述特征降维通过双流曼哈顿自注意力层实现； 所述双流曼哈顿自注意力层包括实例级特征提取流、窗口级特征提取流和原始路径分支；所述实例级特征提取流通过扩大视频特征的特征距离，区分动作和非动作特征；所述窗口级特征提取流使用比原视频数据大的感受野，理解双流自注意力机制模型的高维语义信息特征；所述原始路径分支对原始特征进行恒等映射，通过残差连接方法进行深度网络的特征传递； 所述实例级特征提取流中一部分数据输入全连接层，另一部分数据进入曼哈顿自注意力层，将经过全连接层的数据与经过曼哈顿自注意力层的数据相乘，生成输出结果；所述窗口级特征提取流分为三个支流，第一个支流经过卷积后，与第二个经过k组卷积的支流相加；相加后的数据流与第三个经过卷积的支流相乘，生成输出结果，并将实例级特征提取流和窗口级特征提取流的输出结果与原始路径分支的输出结果相加，生成双流曼哈顿自注意力层的输出结果。

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