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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利面向乒乓球比赛视频的多任务数据实时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：CN116958861B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202310733836.1，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权面向乒乓球比赛视频的多任务数据实时检测方法和装置是由巫英才;邓达臻;袁泽清;何宇辰设计研发完成，并于2023-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向乒乓球比赛视频的多任务数据实时检测方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向乒乓球比赛视频的多任务数据实时检测方法和装置，包括以下步骤：构建多任务数据实时检测模型，包括视频特征提取模块、球检测模块和击球动作识别模块；对模型进行无监督预训练和有监督训练；利用训练好的视频特征提取模块中加入三维卷积层的深度神经网络提取逐帧视觉特征；利用训练好的球检测模块将逐帧视觉特征变为单通道置信度的热力图，确定球的逐帧位置；利用训练好的击球动作识别模块将逐帧视觉特征降维并编码，再次降维后通过线性回归得到逐帧球员击球置信度，确定击球时刻和击球次数；将模型输出结果进行可视化处理，标注在乒乓球比赛视频中，实现球检测和击球动作识别的多任务数据可视化实时检测。

本发明授权面向乒乓球比赛视频的多任务数据实时检测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种面向乒乓球比赛视频的多任务数据实时检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建多任务数据实时检测模型，包括视频特征提取模块、球检测模块和击球动作识别模块，其中，视频特征提取模块包括依次连接的三维卷积层、最大池化层以及多个卷积层，球检测模块包括依次连接的多个卷积层、上采样层和卷积层，球检测模块的多个卷积层与视频特征提取模块中的最大池化层以及多个卷积层进行跳跃连接，击球动作识别模块包括依次连接的最大池化＋降采样层、Transformer编码器和线性层； 对多任务数据实时检测模型进行无监督预训练得到预训练参数，基于预训练参数并利用标注的乒乓球比赛视频数据集进行有监督训练； 利用训练好的视频特征提取模块中加入三维卷积层的深度神经网络提取乒乓球比赛视频的逐帧视觉特征； 利用训练好的球检测模块将逐帧视觉特征变为单通道置信度的热力图，以此确定乒乓球逐帧位置； 利用训练好的击球动作识别模块将逐帧视觉特征降维后进行位置编码，再次降维后通过线性回归得到逐帧的球员击球置信度，以此确定击球时刻和击球次数； 将球检测模块和击球动作识别模块的输出结果通过绘图工具进行可视化处理，标注在乒乓球比赛视频中，实现球检测和击球动作识别的多任务数据可视化实时检测。

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