中山大學;中山大學深圳研究院胡建國獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉中山大學;中山大學深圳研究院申請的專利一種基于對抗訓練的自監督行為識別方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114821398B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210340188.9，技術領域涉及：G06V20/40；該發明授權一種基于對抗訓練的自監督行為識別方法及系統是由胡建國;黎昱彤;張月;楊學彬;盧星宇;吳勁設計研發完成，并于2022-04-01向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種基于對抗訓練的自監督行為識別方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于對抗訓練的自監督行為識別方法及系統，該基于對抗訓練的自監督行為識別方法包括：抽取視頻數據，輸入標準化流模型；對視頻數據進行攻擊處理，得到對抗視頻；計算視頻數據以及對抗視頻在學習模式下的對抗損失；基于對抗損失更新標準化流模型的期望值參數，并判斷是否完成更新；若是，則基于標準化流模型配合期待值參數生成對抗樣本；將對抗樣本輸入對比學習中。本發明基于標準化流的對抗攻擊對樣本進行攻擊，并且把受到攻擊的樣本也作為正樣本的一種，加入到對比學習的訓練之中進行對抗訓練，從而提高模型的準確度和魯棒性。
本發明授權一種基于對抗訓練的自監督行為識別方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于對抗訓練的自監督行為識別方法，其特征在于，所述基于對抗訓練的自監督行為識別方法包括： 抽取視頻數據，輸入標準化流模型； 對視頻數據進行攻擊處理，得到對抗視頻； 計算視頻數據以及對抗視頻在學習模式下的對抗損失； 基于對抗損失更新標準化流模型的期望值參數，并判斷是否完成更新； 若是，則基于標準化流模型配合期望值參數生成對抗樣本； 將對抗樣本輸入對比學習中；所述抽取視頻數據，包括： 抽取一個batch的視頻數據，記為xi，將視頻數據輸入至標準化流模型，并設定更新數學期望值參數次數； 所述將對抗樣本輸入對比學習中，包括： 在標準的對比學習模式，加入第三條支路，由構造的對抗樣本組成的支路，把對抗樣本作為正樣本進行數據增強。
如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中山大學;中山大學深圳研究院，其通訊地址為：510275 廣東省廣州市海珠區新港西路135號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。
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2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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