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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利一种基于关键帧选择的多路径网络的人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：CN118968609B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202410818306.1，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于关键帧选择的多路径网络的人体行为识别方法是由明悦;陈卓超;周江琬;吕柏阳设计研发完成，并于2024-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于关键帧选择的多路径网络的人体行为识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于关键帧选择的多路径网络的人体行为识别方法。该方法包括：对待识别的视频数据进行采样，得到多个视频分段；对各个视频分段进行特征采集，使用多层感知器和归一化函数生成概率分布，根据概率分布筛选出人体动作所在的视频分段；将所述人体动作所在的视频分段输入到多路径视频‑文本编码器分类网络中，通过时间编码器和空间编码器从视频分段学习时空特征，通过文本编码器学习视频分段中的文本特征，通过计算时空特征和文本特征的相似度，获得所述待识别视频的人体行为的识别结果。本发明所提出的方法能够有效地筛选出与人体动作相关的图像帧，减少无关行为的干扰，提升整体的识别效果。

本发明授权一种基于关键帧选择的多路径网络的人体行为识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于关键帧选择的多路径网络的人体行为识别方法，其特征在于，包括： 对待识别的视频数据进行采样，得到多个视频分段； 对各个视频分段进行特征采集，使用多层感知器和归一化函数生成概率分布，根据概率分布筛选出人体动作所在的视频分段； 将所述人体动作所在的视频分段输入到多路径视频-文本编码器分类网络中，通过时间编码器和空间编码器从视频分段学习时空特征，通过文本编码器学习视频分段中的文本特征，通过计算时空特征和文本特征的相似度，获得所述待识别视频的人体行为的识别结果 所述的对各个视频分段进行特征采集，使用多层感知器和归一化函数生成概率分布，包括： 关键帧采样模块使用预训练的ResNet-18对N个视频分段：V1，V2，V3…VN进行特征提取，将各个视频分段的特征进行拼接，通过多层感知器和归一化函数生成各个视频分段中每一帧的概率分布，每个视频分段对应的概率分布为所有视频片段对应的概率分布和为1，即 第i个视频分段Vi中第j帧的概率分布的计算方法为： R代表预训练的ResNet-18网络，MLP代表一个多层感知器，softmax表示归一化函数； 设每个视频分段Vi包含D帧图像，各帧图像对应的概率分布为

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