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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利基于重构双流标记匹配的弱监督时空动作检测方法和装置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：CN120451881B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510957884.8，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于重构双流标记匹配的弱监督时空动作检测方法和装置是由李平;何凌风;田绍启设计研发完成，并于2025-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于重构双流标记匹配的弱监督时空动作检测方法和装置在说明书摘要公布了：本发明涉及基于重构双流标记匹配的弱监督时空动作检测方法和装置。首先生成视频片段集合，通过动作前景语义增强模块融合背景，获得动作前景语义增强的视频片段集合；再利用二维卷积与三维卷积神经网络获取目标边界框序列集合，并提取目标级时空特征集合；之后，通过掩码遮挡特征重构模块，对目标级时空特征集合进行掩码重构，输出目标级重构特征集合；最后，通过双流标记匹配模块，对预测结果进行动作类别标记分配，输出预测的动作类别概率集合。本发明不仅在目标遮挡场景下对视频动作检测具有鲁棒性，还可在仅依赖粗粒度视频级标记的情况下完成模型训练，降低了数据标注的时间开销，提升了时空动作检测的精度。

本发明授权基于重构双流标记匹配的弱监督时空动作检测方法和装置在权利要求书中公布了：1.基于重构双流标记匹配的弱监督时空动作检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤（1）根据原始视频获得视频片段集合，利用二维卷积和三维卷积神经网络提取特征后，输出目标边界框序列集合和目标级时空特征张量； 步骤（2）构建由多掩码遮挡子模块和特征重构子模块组成的掩码遮挡特征重构模块，输入为目标级时空特征张量，输出为目标级重构特征集合； 步骤（3）构建由目标特征时空处理子模块、目标级预测分支和包级预测分支组成的双流标记匹配模块，输入为目标级重构特征集合，输出为目标动作类别概率集合；步骤（3）具体包括： （3-1）将目标级重构特征集合输入所述目标特征时空处理子模块，采用空间最大池化以及时序平均操作，得到目标级动作特征集合； （3-2）将目标级动作特征集合输入所述目标级预测分支，使用由多层感知机组成的分类器转化为目标动作类别概率集合； （3-3）在所述包级预测分支中，随机初始化可学习的聚合特征查询向量作为交叉注意力的查询，将目标级动作特征集合作为交叉注意力的键和值，通过交叉注意力机制生成包级特征向量，并将其输入由多层感知机组成的分类器中进行动作分类，得到包级动作预测向量； 步骤（4）根据目标级重构特征计算特征重构损失，根据目标动作类别概率和包级动作预测计算动作分类损失，对由掩码遮挡特征重构模块和双流标记匹配模块组成的时空动作检测模型进行训练，直至模型收敛； 步骤（5）对新视频序列将其输入至训练完成的模型中，得到预测的目标边界框序列集合和动作类别概率集合，据此获得动作开始时间、结束时间、动作类别和目标边界框。

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