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龙图腾网获悉天津大学申请的专利一种基于增强时空特征的动作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：CN115546885B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202110648022.9，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于增强时空特征的动作识别方法及系统是由徐超;刘晓超;孟昭鹏;胡静;肖健设计研发完成，并于2021-06-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于增强时空特征的动作识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于增强时空特征的动作识别方法及系统，该方法包括以下步骤：确定数据集、获取输入数据、实现通道级的运动信息增强、实现时空特征聚合、多分支输出和设计模型训练细节。本发明通过采用对视频稀疏采样的策略，既可以去除冗余信息，还可以获取到不同时间跨度中的信息；通过通道级的运动信息增强为特征图的各个特征通道赋予权值，促进有益信息并抑制干扰信息，为后续特征提取打下基础；通过时空特征聚合以很低的计算成本对时空上下文信息建模，将相邻帧的特征以自适应的方式实现融合；通过多分支输出进一步对视频提取高级的局部特征，对原始骨干网络单一输出层提取到的全局特征进行补充。

本发明授权一种基于增强时空特征的动作识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于增强时空特征的动作识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、确定数据集； S2、获取输入数据，使用稀疏采样，将视频V分为T个片段，在T个片段中随机采样一帧并将其裁剪至统一尺寸，记为，最终由一个视频得到的输入表示为，其中T为时间维度上的值，C为通道数，H和W分别为经过裁剪后帧的高和宽； S3、实现通道级的运动信息增强，具体步骤如下： S31、将输入数据通过一个1*1的2D卷积层，得到特征图，其中r=16； S32、将在T维度上分割，得到第t帧对应的特征图； S33、将馈入一个3*3的2D卷积层，并计算相邻两帧特征图之间的差异作为t时刻的运动特征：，时间T对应的由第T帧的原始特征图直接复制得到，将所有在T维度上拼接后得到特征图； S34、使用一个全局平均池化层压缩全局空间信息为通道描述符：，其中； S35、将特征通过另一个1*1的2D卷积层，将通道数恢复为C，并将作为激活函数计算各通道的权值，此处将原本权值的范围从[0,1]扩展到[-1,1]，； S36、将权值与输入特征图按通道相乘得到通道级运动信息增强模块的输出：，其中为按通道相乘； S4、实现时空特征聚合，具体步骤如下： S41、改变特征图的形状为； S42、在的时间T维度上应用一个卷积核大小为3的通道级的1D卷积：，其中为属于通道的卷积核权重，； S5、进行多分支输出； S6、设计模型训练细节。

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