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龙图腾网获悉北京邮电大学;中科(黑龙江)数字经济研究院有限公司申请的专利一种基于时空串并联关系编码的自监督群体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：CN116543351B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202310598295.6，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于时空串并联关系编码的自监督群体行为识别方法是由周琬婷;韩雨杉;孔龙腾;孙哲南;王小捷设计研发完成，并于2023-05-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时空串并联关系编码的自监督群体行为识别方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于时空串并联关系编码的自监督群体行为识别方法，属于视频分析技术领域，包括获取群体行为视频数据；基于时空串并联注意力机制关系预测编码，构建群体特征自学习模型的网络结构，网络结构包括群体标记生成器、串行‑并行Transformer编码器和注意力机制解码器；对网络结构进行自监督训练，得到特征自学习目标网络；基于少量样本对特征自学习目标网络进行微调，得到用于实现群体行为识别的目标网络。本申请通过时空串并联注意力机制关系预测编码充分挖掘群体中的空间配合关系和时序动态变化，从而提高状态转化的构建能力，学习复杂群体特征的表达。适用于缺乏标注的高效精确群体行为识别。

本发明授权一种基于时空串并联关系编码的自监督群体行为识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时空串并联关系编码的自监督群体行为识别方法，其特征在于，包括： 获取群体行为视频数据； 基于时空串并联注意力机制关系预测编码，构建群体特征自学习模型的网络结构，所述网络结构包括群体标记生成器、串行-并行Transformer编码器和注意力机制解码器，其中，所述群体标记生成器根据所述群体行为视频数据生成用于初始化个体表示的群体标记；所述串行-并行Transformer编码器根据所述群体标记对空间信息和时间信息进行融合并生成用于构建群体关系的高级语义；所述注意力机制解码器根据所述高级语义预测未来帧的群体行为时空特征； 对所述网络结构进行自监督训练，得到特征自学习目标网络； 基于少量样本对特征自学习目标网络进行微调，得到目标网络，通过所述目标网络进行自监督群体行为识别； 所述串行-并行Transformer编码器包括若干空间注意力块和时间注意力块，且各所述空间注意力块和各所述时间注意力块以扭曲融合的方式进行设计，其中，所述空间注意力块用于获取视频片段第t帧中的个体间依赖关系，所述时间注意力块用于获取视频片段帧序列中同一个体的动态信息： 所述串行-并行Transformer编码器具体用于： 通过并行方式运行所述空间注意力块和所述时间注意力块，以根据所述视频片段第t帧中的个体间依赖关系投影空间群体行为特征，并根据所述视频片段帧序列中同一个体的动态信息投影时间群体行为特征； 将嵌入的所述空间群体行为特征和所述时间群体行为特征转换为相同尺寸后相加，并以串行方式传递给其他空间注意力块和时间注意力块进行集成，得到空间高级语义编码信息和时间高级语义编码信息，作为所述高级语义。

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