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龙图腾网获悉合肥大学申请的专利一种基于动静态特征与多重交互网络的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：CN119672806B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411749284.4，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于动静态特征与多重交互网络的群体行为识别方法是由唐超;孙桦君;任放;童安炀;席治远;程俊豪;秦宇凡设计研发完成，并于2024-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于动静态特征与多重交互网络的群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动静态特征与多重交互网络的群体行为识别方法，涉及计算机视觉技术领域，包括对原始的视频数据及骨架节点数据进行预处理，获取参与者的动静态特征；利用提取粗粒度关键人物信息，并还原细粒度人物信息获取多层次人物特征；应用Sptial‑Transformer、Temporal‑Transformer获得复杂时空交互特征；通过数据融合预测出识别结果；利用动态特征对静态特征提供补充，全面、细致地分析参与者的群体行为；为了强调关键人物信息，将关键人物信息作为一致性约束，指导时空交互网络的关注点，增强了模型对关键人物时空动态的识别能力。

本发明授权一种基于动静态特征与多重交互网络的群体行为识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于动静态特征与多重交互网络的群体行为识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 1对原始的视频数据及骨架节点数据进行预处理； 2利用Inception-v3对经过预处理后的视频数据提取多尺度特征，再通过RoIAlign提取每一帧中所有参与者的静态特征； 3将预处理后的骨架节点数据依次输入到空间图卷积网络、时间图卷积网络中，得到人体内部关节点的时空运动特征，将人体内部关节点的时空运动特征输入TemporalAttention模块中，提取参与者整体的动态特征； 4对参与者整体的动态特征进行维度变化，使其维度与静态特征维度相同后，将静态特征与变化维度后的参与者整体的动态特征进行融合，得到动静态特征； 5利用多个粗粒度关键人物提取模块对多个关键人物进行信息提取，再利用多个细粒度人物信息还原模块对所有关键人物进行信息还原，多个细粒度人物信息还原模块后再添加一个GCN层，推理计算还原后的所有参与者的交互特征； 6细粒度重建模块和粗粒度关键人物提取模块中，为每个融合参与者特征的GCN层后添加了一个Maxpool层，将多个最大池化层输出的群体特征相加融合在一起，形成人物交互群体层面的特征；将步骤4中的动静态特征也连接一个Maxpool层聚合为群体层面特征；将人物交互群体层面的特征与群体层面特征相加融合获取多层次人物特征； 7将动静态特征的进行维度调换后，应用Sptial-Transformer建模所有帧的空间上下文，再应用Temporal-Transformer建模所有帧的时间上下文，获得复杂时空交互特征； 8将多层次人物特征与复杂时空交互特征相融合，用于预测群体行为的每个类别发生的概率利用动态特征XD预测每个类别发生的概率将两种预测的概率结果进行相加，选出最高的结果P。

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合肥大学，其通讯地址为：230601 安徽省合肥市经济技术开发区锦绣大道99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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