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龙图腾网获悉湖南工程学院;长沙理工大学申请的专利一种基于跨层次交互网络的全景行为识别方法和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：CN121236828B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511785933.0，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于跨层次交互网络的全景行为识别方法和系统是由朱晓林;张潇;万琴;王耀南;樊绍胜;吴昊天;段小刚;淡梓钊;汪炜翔设计研发完成，并于2025-12-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于跨层次交互网络的全景行为识别方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于跨层次交互网络的全景行为识别方法和系统，包括：输入RGB全景视频片段，提取全局场景特征图和个体局部特征输入社交分组模块；结合位置与外观特征计算余弦相似度划分子群体，生成多尺度社交群体特征；构建含两个编码器、一个解码器及行为者自适应注意力模块的跨层次交互网络，提取各分支特征序列，处理生成编码器隐藏表示和解码器自注意力输出并计算交叉注意力；经行为者自适应注意力模块处理生成精细化的个体、社交群体及全局场景活动特征；将这些特征映射为行为预测，计算多任务损失函数并优化模型以输出结果。该方法实现社交结构建模、跨层次交互增强与多任务协作学习的统一，提升复杂场景全景行为识别的精度与鲁棒性。

本发明授权一种基于跨层次交互网络的全景行为识别方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于跨层次交互网络的全景行为识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S100：输入RGB全景视频片段，利用预训练的膨胀3D网络提取全局场景特征图，通过RoIAlign提取视频中每个个体的局部特征，得到个体特征集合并输入至社交分组模块； S200：基于个体局部特征，结合位置特征与外观特征，通过社交分组模块计算余弦相似度以划分子群体，生成多尺度社交群体特征； S300：构建含两个编码器、一个解码器及行为者自适应注意力模块的跨层次交互网络模型，从个体、社交群体及全局场景分支提取特征序列，添加学习嵌入向量和可学习位置嵌入形成编码器输入令牌，通过编码器处理令牌生成对应编码器的隐藏表示，将全景场景分支特征序列发送至解码器，添加学习嵌入向量和可学习位置嵌入形成解码器输入令牌，通过解码器处理令牌生成解码器自注意力输出，进一步基于两个编码器隐藏表示与解码器自注意力输出计算交叉注意力； S400：将解码器的交叉注意力输出经行为者自适应注意力模块进行加权掩码处理，生成精细化的个体活动特征、社交群体活动特征及全局场景活动特征； S500：将精细化的个体活动特征、社交群体活动特征及全局场景活动特征分别通过独立MLP网络映射为对应的行为预测，采用二元交叉熵损失计算三层预测损失，并与正则化项加权求和构成多任务损失函数，优化模型以输出全景行为识别结果。

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湖南工程学院;长沙理工大学，其通讯地址为：411104 湖南省湘潭市岳塘区福星东路88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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