南京航空航天大学秦杰获国家专利权
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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种基于深度学习的体育视频动作定位方法、系统及设备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：CN117253174B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202311396486.0，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于深度学习的体育视频动作定位方法、系统及设备是由秦杰;冯越;权荣设计研发完成，并于2023-10-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度学习的体育视频动作定位方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于深度学习的体育视频动作定位方法、系统及设备，涉及视频分析领域。该方法包括：获取体育比赛视频数据，生成图像数据集合；将所述图像数据集合输入到预训练的视频理解深度学习网络中，学习得到每个时刻上的视频动作特征，并将多个连续时刻的视频动作特征整合为完整的视频动作特征；将完整的视频动作特征输入到基于特征金字塔网络的多尺度细化网络中，得到基于时间点的多尺度偏移信息；通过偏移聚焦策略，将所述多尺度偏移信息与动作定位结果结合，得到精细化后的动作定位结果；根据所述精细化后的动作定位结果进行定位误差分析。本发明能够实现体育视频动作的高质量定位。
本发明授权一种基于深度学习的体育视频动作定位方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的体育视频动作定位方法，其特征在于，包括： 获取体育比赛视频数据，生成图像数据集合； 将所述图像数据集合输入到预训练的视频理解深度学习网络中，学习得到每个时刻上的视频动作特征，并将多个连续时刻的视频动作特征整合为完整的视频动作特征； 将完整的视频动作特征输入到基于特征金字塔网络的多尺度细化网络中，得到基于时间点的多尺度偏移信息，具体包括：所述基于特征金字塔网络的多尺度细化网络包括基于卷积模块的特征金字塔网络以及多层细化模块； 利用基于卷积模块的特征金字塔网络提取所述完整的视频动作特征，编码成金字塔特征；所述完整的视频动作为多尺度的视频动作特征； 利用多层细化模块对所述金字塔特征进行逐层解码，得到基于时间点的多尺度偏移信息；所述多尺度偏移信息包括：边界细化信息，分数细化信息以及边界概率信息； 通过偏移聚焦策略，将所述多尺度偏移信息与动作定位结果结合，得到精细化后的动作定位结果； 根据所述精细化后的动作定位结果进行定位误差分析。
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