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龍圖騰網獲悉華僑大學申請的專利基于全局感知與提名關系挖掘的時序動作定位方法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：CN115497022B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09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：202211152789.3，技術領域涉及：G06V20/40；該發明授權基于全局感知與提名關系挖掘的時序動作定位方法是由杜吉祥;田煜晨;張洪博;翟傳敏;雷慶;陳雁設計研發完成，并于2022-09-21向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于全局感知與提名關系挖掘的時序動作定位方法在說明書摘要公布了：本發明實施例提供基于全局感知與提名關系挖掘的時序動作定位方法，涉及視頻識別技術領域。其中，這種時序動作定位方法，其包含步驟S1至步驟S4。S1、獲取待識別視頻。S2、根據待識別視頻，提取視覺特征。S3、將視覺特征輸入預先訓練好的時序提名生成網絡模型，獲取時序提名。S4、將時序提名輸入預先訓練好的時序提名分類網絡模型，獲取定位結果。定位結果包括動作類別和動作起止時間。時序提名生成網絡模型通過圖建模的方式動態捕獲特征之間的關聯性，實現動作邊界與動作特征之間的信息交互，達到全局感知動作、背景、邊界之間關系的目的。時序提名分類網絡模型挖掘提名之間的潛在關系，實現更精準地定位與動作分類。

本發明授權基于全局感知與提名關系挖掘的時序動作定位方法在權利要求書中公布了：1.基于全局感知與提名關系挖掘的時序動作定位方法，其特征在于，包含： 獲取待識別視頻； 根據所述待識別視頻，提取視覺特征； 將所述視覺特征輸入預先訓練好的時序提名生成網絡模型，獲取時序提名； 將所述時序提名輸入預先訓練好的時序提名分類網絡模型，獲取定位結果；所述定位結果包括動作類別和動作起止時間； 所述時序提名生成網絡模型，用于： 根據所述視覺特征，獲取抽象語義特征； 根據所述抽象語義特征，以視頻單元特征為節點，以視頻單元特征之間的關系為邊進行圖建模，獲取輸出特征流； 根據所述輸出特征流，以邊界特征為節點，以動作特征為邊，構建特征關系圖，并對特征關系圖進行更新，獲取新的邊特征和節點特征，然后根據新的邊特征和新的節點特征，獲取所述時序提名； 所述時序提名分類網絡模型，用于： 根據所述時序提名，獲取提名特征； 根據所述提名特征，以提名特征為結點，以提名之間的關系為邊，構建提名關系圖； 根據所述提名關系圖，獲取所述定位結果； 根據所述特征關系圖，進行更新，獲取新的邊特征和節點特征，具體包括： 根據所述特征關系圖，進行邊更新，獲取新的邊特征；邊的更新模型為： ，式中，為更新后的邊、為Relu激活函數、為可學習參數、為更新前的邊、為第個時序的特征表示、為第個時序位置之間的特征表示； 根據所述特征關系圖，分別對各個節點的邊特征進行歸一化操作，然后進行圖卷積運算，獲取新的節點特征；節點的更新模型為：，式中，為更新后的節點、為Relu激活函數、為可學習參數、為單位矩陣、表示開始節點和結束節點之間的邊。

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