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龙图腾网恭喜南京理工大学申请的专利一种基于混合对比学习的零样本动作识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115050096B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210629941.6，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于混合对比学习的零样本动作识别方法是由舒祥波;王青云;宋砚设计研发完成，并于2022-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于混合对比学习的零样本动作识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于混合对比学习的零样本动作识别方法，步骤如下：1、首先对视频类别进行随机划分，2、对视频和类别的文本描述分别生成正例样本，3、对视频进行预处理得到视频的时空特征，4、学习与任务相关的视频嵌入特征，5、学习与任务相关的文本嵌入特征，6、同时优化视频和文本的嵌入特征，7、在公共特征空间中对齐视频和文本的嵌入特征，8、训练模型，9、测试模型。本发明提出了一种端到端的零样本动作识别框架，和一种基于混合对比学习的零样本动作识别方法，通过在公共特征空间对不同模态特征同时进行优化和对齐以实现不同模态间信息的泛化。为了具体实现这一目标，本发明还针对该混合对比学习方法，提出了分别针对视频和文本的正例样本生成方法，最终提升了零样本动作识别的性能。

本发明授权一种基于混合对比学习的零样本动作识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于混合对比学习的零样本动作识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 步骤1：获取包括视频数据以及对应的标签描述语句的基准数据集，划分训练集和测试集； 步骤2：对步骤1中的视频数据，采取以不同帧率随机选取视频片段的方式生成视频特征的正例样本；对应的标签描述语句，采取随机遮蔽标签描述语句中若干单词的方式生成文本特征的正例样本； 步骤3：构建动作识别模型，所述动作识别模型包括视频处理模块、视频特征提取模块、文本特征提取模块； 所述视频处理模块中，使用预训练好的网络模型r2+1d对以不同帧率随机选取的输入视频的片段抽取时空特征，得到各片段的时空特征； 所述视频特征提取模块中，根据各片段的时空特征，输出各片段的视频嵌入特征； 所述文本特征提取模块中，使用预训练过的语言模型BERT对采取随机遮蔽标签描述语句中若干单词后标签描述语句进行特征提取，得到文本嵌入特征； 步骤4：基于步骤2中得到的训练集，联合训练视频特征提取模块与文本特征提取模块； 步骤5：对步骤2中得到的测试集，使用训练好的文本特征提取模块提取采取随机遮蔽标签描述语句中若干单词后标签描述语句的文本嵌入特征；将以不同帧率随机选取的视频数据的片段依次输入视频处理模块、训练好的视频特征提取模块，得到各片段的视频嵌入特征，取各片段的视频嵌入特征的平均值作为该视频数据的视频嵌入特征；基于最近邻分类方法，将该视频数据的视频嵌入特征与测试集对应的文本嵌入特征进行比较，预测其类别。

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