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龙图腾网获悉西北大学申请的专利基于Transformer的语义信息增强的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：CN116363555B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202310239350.2，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于Transformer的语义信息增强的行为识别方法是由龚晓庆;朱文娟;郭凌;刘征奇;杨璐瑶;张媛媛;穆浩文;张鹏辉;姬明昊;郭竞;李志慧;许鹏飞设计研发完成，并于2023-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Transformer的语义信息增强的行为识别方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于Transformer的语义信息增强的行为识别方法，本申请采样光流法和聚类方法提取视频关键帧作为输入，并利用卷积神经网络提取低水平信息；然后利用空洞卷积捕获相邻键向量之间的局部信息，进一步利用局部信息来触发挖掘全局信息的自注意力，最后将局部和全局的上下文信息进行融合；相比较于传统的自注意力机制，该方法能同时学习位置方面的局部特征和基于内容的全局交互，从而增强了视觉表示能力；此外，本申请在保证计算成本的前提下，有效提高了行为识别的准确率。

本发明授权基于Transformer的语义信息增强的行为识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Transformer的语义信息增强的行为识别方法，其特征在于，包括： 获取待识别视频的关键帧序列，所述关键帧序列中包括多个关键帧； 获取所述关键帧序列的时空信息； 将所述关键帧序列的时空信息输入到卷积神经网络，提取所述关键帧序列的包含低水平信息的信息矩阵； 将所述关键帧序列的包含低水平信息的信息矩阵输入到自注意力机制中，提取局部信息和全局信息，并将所述局部信息和所述全局信息进行融合，得到融合后的信息； 将所述融合后的信息输入到第一前馈神经网络模块； 将所述第一前馈神经网络模块的输出输入到第二前馈神经网络模块中，确定所述待识别视频的类别； 其中，获取所述关键帧序列的时空信息，包括： 将所述关键帧序列输入到线性层，提取所述关键帧序列的空间信息； 根据所述关键帧序列中每个关键帧的索引，提取所述关键帧序列的时序信息； 将所述空间信息和所述时序进行融合，得到所述关键帧序列的时空信息； 其中，将所述关键帧序列的包含低水平信息的信息矩阵输入到自注意力机制中，提取局部信息和全局信息，包括： 将所述关键帧序列的包含低水平信息的信息矩阵进行映射，得到映射后的信息； 根据所述映射后的信息，确定查询向量Q、键向量K和值向量V； 采用空洞卷积对所述键向量K进行处理，得到局部信息； 将所述局部信息和查询向量Q进行拼接，经过两个连续的卷积处理，得到注意力矩阵； 将所述注意力矩阵和所述值向量V进行卷积，得到全局信息。

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西北大学，其通讯地址为：710069 陕西省西安市太白北路229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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