买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中国科学院计算技术研究所申请的专利一种基于注意力机制的多实例行为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：CN116204824B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-20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：202310115408.2，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于注意力机制的多实例行为识别方法及系统是由陈益强;孙睿哲;杨晓东;于汉超设计研发完成，并于2023-02-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于注意力机制的多实例行为识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于注意力机制的多实例行为识别方法，包括：获取已知行为数据，生成多个行为数据包，对该行为数据包进行实例标记，并构建为训练集；构建识别模型，并以该训练集对该识别模型进行训练；该识别模型包括特征提取器、编码器和分类器，其中该编码器利用多头自注意力机制对该行为数据包内的实例进行权值分配；以该识别模型进行人体行为识别。本发明还提出一种基于注意力机制的多实例行为识别系统，以及一种用于实现多实例行为识别的数据处理装置。

本发明授权一种基于注意力机制的多实例行为识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力机制的多实例行为识别方法，其特征在于，包括： 获取已知行为数据，生成多个行为数据包，对该行为数据包进行实例标记，并构建为训练集； 构建识别模型，以该训练集对该识别模型进行训练；该识别模型包括特征提取器、编码 器和分类器，其中该编码器通过多头自注意力机制对该行为数据包内的实例进行权值分 配；该编码器包括多个相同且首尾相连的层、特征编码器和位置编码器：每个层包括一个多 头自注意层和一个全连接前馈网络层，相邻两个层之间通过残差网络和归一化网络连接； 该特征编码器从该行为数据包的特征集的M个位置，获取多头自注意力信息，将进行softmax归一化，获得该分类器的输入矩阵 ；该位置编码器通过位置编码PEpos进行特征融合，得到特征融合后的特征集，将通过该特征编码器得到 其中，，，，表示对的query线性变换以获得注意力参数矩阵，表示对的key线性变换 以获得注意力参数矩阵，表示对的value线性变换以获得注意力参数矩阵，，包括和，，，表示的维度，2i和2i+1表示实例维 度，表示调节时间顺序重要性的超参数，表示特征维度，表示加权融合的超参 数； 以该识别模型进行人体行为识别。

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中国科学院计算技术研究所，其通讯地址为：100080 北京市海淀区中关村科学院南路6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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。