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龙图腾网获悉北京航空航天大学杭州创新研究院;北京航空航天大学申请的专利基于傅里叶变换显著性的大规模视频行为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：CN120298957B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510774034.4，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于傅里叶变换显著性的大规模视频行为识别方法是由王蕴红;何睿;胡征慧;刘庆杰;李世伟;高继胜;谢田;高翔设计研发完成，并于2025-06-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于傅里叶变换显著性的大规模视频行为识别方法在说明书摘要公布了：本公开的实施例公开了基于傅里叶变换显著性的大规模视频行为识别方法。该方法的一具体实施方式包括：生成对应待处理视频数据的待处理视频帧组；生成对应待处理视频帧组的各个频域变换矩阵；确定对应待处理视频数据的目标视频帧；生成目标问题文本数据；对目标问题文本数据进行掩码处理，得到掩码问题文本数据；将目标视频帧输入至预先训练的行为识别模型中的图像处理层；将掩码问题文本数据输入至行为识别模型中的文本处理层；将视频帧特征信息和视频文本特征信息输入至行为识别模型中的输出层，得到行为描述信息；将行为描述信息发送至用户终端。该实施方式减少识别时所消耗的计算资源，可以减少计算资源浪费。

本发明授权基于傅里叶变换显著性的大规模视频行为识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于傅里叶变换显著性的大规模视频行为识别方法，包括： 响应于接收到用户终端发送的待处理视频数据和问题文本数据，生成对应所述待处理视频数据的待处理视频帧组； 基于所述待处理视频帧组，生成对应所述待处理视频帧组的各个频域变换矩阵，其中，所述待处理视频帧组中的每个待处理视频帧对应有图像高度数据和图像宽度数据；以及所述基于所述待处理视频帧组，生成对应所述待处理视频帧组的各个频域变换矩阵，包括： 对于所述待处理视频帧组中的每个待处理视频帧，执行以下步骤： 基于预设的第一灰度系数值、预设的第二灰度系数值和预设的第三灰度系数值，对所述待处理视频帧进行图像转换处理，得到灰度视频帧数据； 对所述灰度视频帧数据进行频域变换处理，得到频域变换矩阵； 基于所述各个频域变换矩阵，确定对应所述待处理视频数据的目标视频帧，其中，所述基于所述各个频域变换矩阵，确定对应所述待处理视频数据的目标视频帧，包括： 对于所述各个频域变换矩阵中的每个频域变换矩阵，执行以下步骤： 基于所述频域变换矩阵，生成频谱能量矩阵； 基于所述频谱能量矩阵，生成频谱元素累加数据； 将所述待处理视频帧对应的图像高度数据与图像宽度数据的积确定为图像处理数据； 将所述频谱元素累加数据与所述图像处理数据的比值确定为平均能量数据； 将所确定的各个平均能量数据中满足预设能量数据条件的平均能量数据确定为目标平均能量数据； 将所述待处理视频帧组中对应所述目标平均能量数据的待处理视频帧确定为目标视频帧； 基于所述问题文本数据，生成目标问题文本数据； 对所述目标问题文本数据进行掩码处理，得到掩码问题文本数据； 将所述目标视频帧输入至预先训练的行为识别模型中的图像处理层，得到视频帧特征信息，其中，所述图像处理层包括图像映射网络、图像嵌入网络和图像线性层； 将所述掩码问题文本数据输入至所述行为识别模型中的文本处理层，得到视频文本特征信息，其中，所述文本处理层包括文本映射网络、文本嵌入层和文本线性层； 将所述视频帧特征信息和所述视频文本特征信息输入至所述行为识别模型中的输出层，得到行为描述信息； 将所述行为描述信息发送至所述用户终端。

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北京航空航天大学杭州创新研究院;北京航空航天大学，其通讯地址为：310050 浙江省杭州市滨江区长河街道炬航弄99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”。