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龙图腾网获悉温州市鹿城区大数据管理中心申请的专利一种基于层级任务信息的少样本视频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：CN116543328B 。

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：202211643349.8，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于层级任务信息的少样本视频动作识别方法及系统是由王智新;魏天强;翁向高;陈贵之;韩浩然设计研发完成，并于2022-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于层级任务信息的少样本视频动作识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于层级任务信息的少样本视频动作识别方法，包括获取视频数据集，构建多个均有N+1组视频的任务并预处理；使用低阶特征提取网络，提取各任务中所含N+1组视频的低阶特征，并根据各任务中N组支持集视频的低阶特征，生成各任务用于高阶特征提取网络的自适应参数；基于自适应参数，调整各任务所用高阶特征提取网络，以提取N+1组视频的高阶特征；根据各任务所提取的N+1个高阶特征，计算出各任务的时空自注意力相似度和相关交叉注意力度量相似度；根据各任务所计算的两个相似度，在各任务的N组支持集视频中均对应筛选出一组符合预定条件的支持集视频。实施本发明，用以解决现有少样本视频动作识别方法中泛化性能差及度量效率不足的问题。

本发明授权一种基于层级任务信息的少样本视频动作识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于层级任务信息的少样本视频动作识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1、获取具有X个动作类别的视频数据集，并基于所述视频数据集，构建出多个任务，且对每一个任务中的视频进行预处理；其中，每一个任务均具有N组动作类别相异的支持集视频以及与其N组支持集视频内容不一致的1组查询集视频；X和N均为正整数，且XN； S2、使用低阶特征提取网络，提取每一个任务中所含N+1组视频的低阶特征，以得到各任务中N组支持集视频所对应的N个低阶特征以及1组查询集视频所对应的单个低阶特征，并根据各任务中N组支持集视频所对应的N个低阶特征，得到各任务用于高阶特征提取网络中的自适应参数； S3、基于各任务用于高阶特征提取网络中的自适应参数，调整各任务所用高阶特征提取网络中的三维卷积层，并使用各任务对应调整后的高阶特征提取网络，对各任务所提取的N+1个低阶特征进行高阶特征提取，以得到各任务中N组支持集视频所对应的N个高阶特征以及1组查询集视频所对应的单个高阶特征； S4、根据各任务中N组支持集视频所对应的N个高阶特征和查询集视频所对应的单个高阶特征，计算出各任务的时空自注意力相似度和相关交叉注意力度量相似度； S5、根据各任务的时空自注意力相似度和相关交叉注意力度量相似度，在各任务的N组支持集视频中，均对应筛选出一组符合预定条件的支持集视频。

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温州市鹿城区大数据管理中心，其通讯地址为：325000 浙江省温州市鹿城区广化街道龙瑞大厦A幢三层、四层；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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