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龙图腾网获悉西安交通大学;宁波市舜安人工智能研究院申请的专利一种半监督时序动作定位方法、系统、设备及介质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：CN116363755B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202310330722.2，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种半监督时序动作定位方法、系统、设备及介质是由王乐;夏锟;周三平;陈仕韬;辛景民;郑南宁设计研发完成，并于2023-03-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种半监督时序动作定位方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种半监督时序动作定位方法、系统、设备及介质，所述半监督时序动作定位方法包括以下步骤：获取待时序动作定位原始视频序列的编码后视频特征序列；基于获取的所述编码后视频特征序列，利用预先训练好的时序动作检测模型进行时序动作检测，获得时序动作定位结果；其中，所述时序动作定位结果包括动作的开始时间、结束时间和类别。本发明提供的方法具体是一种基于噪声伪标签学习的半监督时序动作定位方法，能够有效利用未标注数据提升半监督时序动作定位的性能。

本发明授权一种半监督时序动作定位方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种半监督时序动作定位方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取待时序动作定位原始视频序列的编码后视频特征序列； 基于获取的所述编码后视频特征序列，利用预先训练好的时序动作检测模型进行时序动作检测，获得时序动作定位结果；其中，所述时序动作定位结果包括动作的开始时间、结束时间和类别； 所述预先训练好的时序动作检测模型的训练获取步骤包括： 基于时序动作定位的训练视频集合，获取标注视频集和未标注视频集；其中，所述标注视频集包括每个动作的实例级的数据标注； 基于标注视频集对第一时序动作检测器进行训练，获得训练好的第一时序动作检测器； 基于所述训练好的第一时序动作检测器，对所述未标注视频集的每个未标注视频进行预测，获得每个未标注视频的初始伪标签； 对于每个未标注视频，基于初始伪标签进行噪声标签排序和过滤，获得排序过滤后的伪标签； 基于每个未标注视频的排序过滤后的伪标签，对第二时序动作检测器进行训练，获得所述预先训练好的时序动作检测模型； 其中，所述对于每个未标注视频，基于初始伪标签进行噪声标签排序和过滤，获得排序过滤后的伪标签的步骤中，进行噪声标签排序时，对于未标注视频集的每个未标注视频，通过评估每个伪标签的动作类别置信度和动作边界定位置信度，对所有伪标签进行排序； 其中，所述进行噪声标签排序时，对于未标注视频集的每个未标注视频，通过评估每个伪标签的动作类别置信度和动作边界定位置信度，对所有伪标签进行排序的步骤中，对于第j个伪标签，其置信度分数sj表示为基于sj来排序，并选择高置信度的伪标签；其中，表示伪标签的动作分类分数；表示伪标签与其相邻视频片段的预测伪标签构成的集合的方差； 式中，和分别表示开始边界和结束边界的方差，和分别为通过伪标签pj尺度归一化后的边界方差； 其中，越小表示伪标签pj的边界模糊性越小，边界定位可靠性越高。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西安交通大学;宁波市舜安人工智能研究院，其通讯地址为：710049 陕西省西安市碑林区咸宁西路28号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。