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龍圖騰網(wǎng)獲悉山東省人工智能研究院;天津理工大學(xué)申請的專利基于時空信息和視頻上下文信息挖掘的視頻動作檢測方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN116563749B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202310412098.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/40；該發(fā)明授權(quán)基于時空信息和視頻上下文信息挖掘的視頻動作檢測方法是由高贊;崔興磊;高文杰;趙一博;薛彥兵;王志崗;周冕設(shè)計研發(fā)完成，并于2023-04-18向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于時空信息和視頻上下文信息挖掘的視頻動作檢測方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供了一種基于時空信息和視頻上下文信息挖掘的視頻動作檢測方法，屬于計算機視覺和模式識別技術(shù)領(lǐng)域，準(zhǔn)確地實現(xiàn)了對視頻中動作實例的定位和分類；該發(fā)明方法的具體步驟如下：（1）視頻特征提取；（2）基于時空信息和視頻上下文信息挖掘的視頻動作檢測方法的網(wǎng)絡(luò)模型搭建；（3）基于時空信息和視頻上下文信息挖掘的視頻動作檢測方法的目標(biāo)函數(shù)構(gòu)建；（4）基于時空信息和視頻上下文信息挖掘的視頻動作檢測方法；本發(fā)明基于已知數(shù)據(jù)集對視頻中的動作實例進(jìn)行高效定位和分類，并且方法收斂速度快。

本發(fā)明授權(quán)基于時空信息和視頻上下文信息挖掘的視頻動作檢測方法在權(quán)利要求書中公布了：1.基于時空信息和視頻上下文信息挖掘的視頻動作檢測方法，其特征在于，包括以下步驟： 1）視頻特征提取： 將待檢測的動作視頻，通過預(yù)訓(xùn)練的I3D網(wǎng)絡(luò)對整個視頻進(jìn)行特征提取，獲得整個視頻的時空特征序列V，每個視頻會以特征序列來表示并且輸入到網(wǎng)絡(luò)模型中； 2）基于時空信息和視頻上下文信息挖掘的視頻動作檢測方法的網(wǎng)絡(luò)模型搭建： 201.將步驟1）中的特征序列作為時序信息增強模塊和通道信息增強模塊的輸入； 202.時序信息增強模塊和通道信息增強模塊的特征進(jìn)行融合獲得時空信息增強后的特征序列并作為時間上下文捕獲模塊和語義上下文捕獲模塊的輸入； 203.將時間上下文信息捕獲模塊和語義上下文捕獲模塊產(chǎn)生的特征與增強的時空特征進(jìn)行融合得到用于分類和定位特征序列; 204.將分類特征與定位特征進(jìn)行融合最為最終的定位特征，通過分類器和定位器獲得最終的分類結(jié)果和定位偏移； 3構(gòu)建基于時空信息和視頻上下文信息挖掘的視頻動作檢測方法的目標(biāo)函數(shù)： 301.采用Focalloss來對動作實例的類別進(jìn)行約束并且支隊正樣本進(jìn)行約束; 302.對視頻中的動作實例進(jìn)行定位采用DIoUloss來約束預(yù)測動作中心點與真實動作中線點以及預(yù)測動作偏移和真實動作偏移的差異。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人山東省人工智能研究院;天津理工大學(xué)，其通訊地址為：250013 山東省濟南市歷下區(qū)科院路19號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。