该研究提出了一种跨层任务解耦与精炼（CLTDR）方法，旨在解决时态动作定位中分类与定位任务的矛盾。通过集成视频特征金字塔中的语义强特征与边界感知特征，该方法有效分离了这两项任务，并利用轻量化的门控多粒度模块提升特征提取效果。实验结果显示，该方法在多个基准数据集上表现优异，具有显著的有效性和潜在影响。