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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于时间聚合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：CN116580455B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202310528813.7，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于时间聚合网络的人体行为识别方法是由同鸣;边放;金磊设计研发完成，并于2023-05-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时间聚合网络的人体行为识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于时间聚合网络的人体行为识别方法，解决现有技术受卷积核尺寸限制，无法充分挖掘长距离时间范围内行为特征之间的依赖关系，充分聚合和强化时间信息，获得更具有表达能力的特征，导致行为识别准确率无法显著提高的问题。本发明的实现步骤为：构建时间聚合模块；构建时间聚合网络；生成训练集；训练时间聚合网络；对人体行为进行识别。本发明利用自注意力构建了时间聚合模块，并将时间聚合模块引入到现有人体行为识别网络ResNet‑50中，使得本发明能够长距离聚合时间信息，提取到更具有鉴别性的特征，从而提高人体行为的识别准确率。

本发明授权基于时间聚合网络的人体行为识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时间聚合网络的人体行为识别方法，其特征在于，构建以时间聚合模块为主体的时间聚合网络；该识别方法的具体步骤包括如下： 步骤1，构建时间聚合模块： 搭建一个包括第一输入层、第二输入层、拼接单元、第一低维映射组、第二低维映射组、第三低维映射组、第四低维映射组、第一计算单元、第二计算单元、第三计算单元、第一高维映射组、第二高维映射组、加法器、池化层、第一输出层、第二输出层的时间聚合模块；其中：第一输入层、第一低维映射组、第一计算单元、第一高维映射组、加法器、第一输出层依次串联连接；第二输入层、拼接单元、第四低维映射组、第三计算单元、第二高维映射组、池化层、第二输出层依次串联连接；拼接单元分别与第一输入层、第二低维映射组、第三低维映射组相连；第二计算单元分别与第二低维映射组、第三低维映射组、第一计算单元、第三计算单元相连；第一输入层与加法器相连； 步骤2，构建时间聚合网络： 搭建一个包括输入层、第一卷积块、第二卷积块、加法器、拼接单元、全连接层、输出层、池化层、时间聚合模块的时间聚合网络；其中：输入层、第一卷积块、第二卷积块、加法器、拼接单元、全连接层、输出层依次串联；时间聚合模块的第一输入层、第二输入层、第一输出层、第二输出层分别与第二卷积块、池化层、加法器、拼接单元相连；池化层与第一卷积块相连； 步骤3，生成训练集： 选取至少50个人体行为类别的视频组成样本集，每个类别至少包含50个视频，每个视频对应一个确定的人体行为标签，从样本集中的每个视频选取一个视频片段，对所选取的视频片段进行预处理，得到训练集； 步骤4，训练时间聚合网络： 将训练集输入到时间聚合网络中，利用交叉熵损失函数计算时间聚合网络输出的预测标签和人体行为标签之间的损失值，通过小批量随机梯度下降算法，对时间聚合网络的网络参数进行迭代更新，直至网络的交叉熵损失函数收敛为止，得到训练好的时间聚合网络； 步骤5，对人体行为进行识别： 从每个待识别的人体行为视频中选取至少2个视频片段，对每个视频片段进行预处理，将个预处理后的视频片段输入到训练好的时间聚合网络中；计算网络输出的概率值向量的平均向量，将平均向量中最大数值对应的人体行为类别作为该待识别的人体行为视频的识别结果。

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