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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利基于编码器解码器结构增强样本和增强查询的交互检测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：CN116385728B 。

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：202310182250.0，技术领域涉及：G06V10/40；该发明授权基于编码器解码器结构增强样本和增强查询的交互检测方法是由产思贤;王威翔;白琮设计研发完成，并于2023-03-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于编码器解码器结构增强样本和增强查询的交互检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于编码器解码器结构的增强样本和增强查询的交互检测方法，包括取已标注的交互图片输入特征提取模块，得到由特征提取模块输出的图片特征；将图片特征分别输入所述动态语言信息生成查询模块和掩码真值去噪模块，得到两组用于查询人、物和交互的查询；将两组查询输入到解码器得到两组用于预测交互三元组的特征；再将两组特征输入交互预测模块得到预测结果。根据多标签Focal损失和交互损失，监督预测结果，更新深度学习模型的网络参数；取训练后最优的深度学习模型对待检测的交互图片输出预测结果。本发明引入动态语言信息生成查询模块和掩码真值去噪模块，以克服上述背景技术中所提出的技术问题。

本发明授权基于编码器解码器结构增强样本和增强查询的交互检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于编码器解码器结构的增强样本和增强查询的交互检测方法，通过构建深度学习模型进行交互检测，其特征在于，所述深度学习模型包括特征提取模块，动态语言信息生成查询模块，掩码真值去噪模块和交互预测模块，所述基于增强样本和增强查询交互检测的方法，包括： 取已标注的交互图片输入所述特征提取模块，得到由特征提取模块输出的图片特征，所述特征提取模块包括深度残差网络和编码器； 将所述图片特征同时输入所述动态语言信息生成查询模块和掩码真值去噪模块，分别两种输出输入到解码器得到用于人、物和交互的特征；所述动态语言信息生成查询模块和掩码真值去噪模块的处理过程包括： 将输入的图片特征当作查询库E，再查询库E输入动态语言信息生成查询模块，生成含有语言信息引导的查询Ql，详细过程如下： 将查询库E输入FFNcand·得到生成语言信息的预测集predhoi，再根据Topk·得到生成语言信息的候选集Candhoi； 根据候选集Candhoi和Sem2Vis·，生成含有语言信息引导的查询Ql； Ql＝Sem2VisCandhoi2 根据真值GT输入掩码真值去噪模块，生成含有真值引导的查询Qg，详细过程如下： gtitem＝[boxk,ck,cdist,areak],k∈{h,o}3 根据真值gtitem，可以得到B×B的二值掩码图G，其中box,c,area,cdist分别表示人或物的框、中心点、面积和人和物的中心距离，h,o分别表示人和物； Mask＝ThresP,TG4 再使用拉普拉斯概率函数生成跟掩码图同大小的概率图P，根据阈值函数Thres·,·，以概率T为分界点对概率图二值化；最后将二值化后的概率图和根据真值gtitem得到的二值掩码图进行与操作得到含有噪声真值样本Mask； Qg＝FFNmaskMask5 利用含有噪声真值样本和FFNmask·得到真值查询Qg； 将所述两种模块经解码器得到的人、物和交互的特征输入所述交互预测模块，得到分别得到对应的预测结果Prl,Prg∈{人,物,交互}； 根据多标签Focal损失和交互损失，对所述动态语言信息生成查询模块和交互检测模块进行监督，更新所述深度学习模型的网络参数； 取训练后最优的深度学习模型对待检测的交互图片输出预测结果。

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