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龍圖騰網(wǎng)獲悉中國(guó)人民解放軍空軍特色醫(yī)學(xué)中心申請(qǐng)的專利一種用于視頻的特征融合提取方法及設(shè)備獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN117496320B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-05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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202311476895.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/80；該發(fā)明授權(quán)一種用于視頻的特征融合提取方法及設(shè)備是由杜鵬;吳偉超;白霜;王若永;李峰;陳曦蒙;景洪江;穆慧玲;王亞雯;張莉莉;郝一銘;劉鵬;桑源設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2023-11-07向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種用于視頻的特征融合提取方法及設(shè)備在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供一種用于視頻的特征融合提取方法及設(shè)備，該方法包括：將所述視頻的連續(xù)多幀圖像組成的特征圖按通道維度分為兩組；對(duì)兩組特征圖分別在空間維度和時(shí)序維度上采用通道激勵(lì)的方法進(jìn)行特征提取，得到空間特征圖和時(shí)序特征圖；將所述空間特征圖和時(shí)序特征圖進(jìn)行特征融合，提取得到所述視頻的包含空間特征和時(shí)序特征的特征圖。本發(fā)明解決了現(xiàn)有技術(shù)中的用于視頻的特征提取方法忽略了空間和時(shí)序維度之間的互動(dòng)，導(dǎo)致識(shí)別效果差、效率低的問題。

本發(fā)明授權(quán)一種用于視頻的特征融合提取方法及設(shè)備在權(quán)利要求書中公布了：1.一種用于視頻的特征融合提取方法，其特征在于，包括： 將所述視頻的連續(xù)多幀圖像組成的特征圖按通道維度分為兩組Xs和Xte； 對(duì)兩組特征圖分別在空間維度和時(shí)序維度上采用通道激勵(lì)的方法進(jìn)行特征提取，得到空間特征圖和時(shí)序特征圖；包括：通過SGAP模塊對(duì)其中的一組特征圖Xs在空間維度上做平均池化，時(shí)序維度保持不變，得到初級(jí)空間特征圖，并對(duì)所述初級(jí)空間特征圖采用一維卷積對(duì)空間特征進(jìn)行建模，得到所述視頻對(duì)應(yīng)的空間特征圖；通過下述公式對(duì)一組特征圖Xs進(jìn)行平均池化，得到所述初級(jí)空間特征圖： 其中，為全局平均池化后得到的初級(jí)空間特征圖，F(xiàn)SGAPXs表示對(duì)一組特征圖Xs進(jìn)行空間全局平均池化，H×W是輸入特征圖的高和寬，xs:,:,h,w表示在時(shí)序維度保持不變，在空間維度上對(duì)一組特征圖Xs進(jìn)行平均池化； 通過下述公式對(duì)初級(jí)空間特征圖進(jìn)行建模： 其中，表示對(duì)所述初級(jí)空間特征圖進(jìn)行建模，Conv1DC2G→C2Gr表示對(duì)初級(jí)空間特征圖從C2G→C2Gr進(jìn)行降維，Conv1DC2Gr→C2G表示對(duì)特征圖從C2Gr→C2G進(jìn)行維度恢復(fù)，C為圖像通道數(shù)，G為分組超參數(shù)，r為卷積層降維比率；表示疊加操作； 通過TGAP模塊對(duì)另一組特征圖Xte在時(shí)序維度上做平均池化，保持空間維度不變，得到初級(jí)時(shí)序特征圖，并對(duì)所述初級(jí)時(shí)序特征圖采用二維卷積對(duì)時(shí)序特征進(jìn)行建模，得到所述視頻對(duì)應(yīng)的時(shí)序特征圖；通過下述公式對(duì)另一組特征圖Xte進(jìn)行平均池化，得到所述初級(jí)時(shí)序特征圖： 其中，為時(shí)間全局平均池化后得到的初級(jí)時(shí)序特征圖，F(xiàn)TGAPXte表示對(duì)初級(jí)時(shí)序特征圖進(jìn)行時(shí)間全局平均池化，T是輸入特征圖的幀數(shù)，xte:,t,:,:表示對(duì)時(shí)序維度進(jìn)行平均池化，其他維度均保持不變； 通過下述公式對(duì)所述初級(jí)時(shí)序特征圖進(jìn)行建模： 其中，表示對(duì)初級(jí)時(shí)序特征圖進(jìn)行建模，Conv2DC2G→C2Gr表示通過2D卷積對(duì)特征從C2G→C2Gr進(jìn)行降維，Conv2DC2Gr→C2G表示對(duì)特征通過2D卷積從C2Gr→C2G進(jìn)行維度恢復(fù)，C為圖像通道數(shù)，G為分組超參數(shù)，r為卷積層降維比率，表示將提取的特征權(quán)重與初級(jí)時(shí)序特征圖進(jìn)行疊加； 將所述空間特征圖和時(shí)序特征圖進(jìn)行特征融合，提取得到所述視頻的包含空間特征和時(shí)序特征的特征圖，包括：通過特征融合模塊將時(shí)序特征圖和空間特征圖通過通道錯(cuò)開的方式合并；并將合并后的特征圖進(jìn)行通道洗牌；通過平均池化操作對(duì)通道洗牌后的特征圖進(jìn)行特征提取后與合并后的特征圖進(jìn)行殘差連接，并通過激活函數(shù)激活后得到所述視頻對(duì)應(yīng)的包含空間特征和時(shí)序特征的特征圖； 所述SGAP模塊、TGAP模塊和特征融合模塊打包為時(shí)空分離的注意力激勵(lì)模塊，設(shè)置于resnet50骨干網(wǎng)絡(luò)的stage4中，以提升網(wǎng)絡(luò)的時(shí)序提取能力。

如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人中國(guó)人民解放軍空軍特色醫(yī)學(xué)中心，其通訊地址為：100142 北京市海淀區(qū)阜成路28號(hào)；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)”。