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龙图腾网获悉上海卫星工程研究所申请的专利基于弱监督动态优化的运动目标智能检测方法及系统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：CN120495628B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510567801.4，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权基于弱监督动态优化的运动目标智能检测方法及系统是由林欣;陈筠力;刘婧;张棕炳设计研发完成，并于2025-04-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于弱监督动态优化的运动目标智能检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于弱监督动态优化的运动目标智能检测方法及系统，对原始视频和文本分别提取视频特征和文本特征，并进行融合，生成帧级语义相似度得分作为伪标签；利用可学习对象查询与融合特征交互，生成正负提案掩码；利用伪标签引导正提案的特征对比学习，使正提案在语义空间中无限贴合文本特征，并使负提案无限偏离文本特征的相关区域；利用正负提案掩码，基于掩码条件Transformer进行文本重建，并对不同提案进行语义一致性训练，得到视频时域定位结果；对视频时域定位结果进行动态优化，生成最终定位结果，完成运动目标智能检测。本发明通过构建可学习负提案与动态伪标签约束机制，显著提升了在弱监督条件下的时域定位精度。

本发明授权基于弱监督动态优化的运动目标智能检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于弱监督动态优化的运动目标智能检测方法，其特征在于，包括： 分别提取原始视频和文本的视频特征和文本特征，并对所述视频特征和所述文本特征进行融合，得到跨模态融合特征； 基于所述融合特征，生成帧级语义相似度得分作为伪标签； 利用可学习对象查询与融合特征交互，生成正负提案掩码； 利用所述伪标签引导正提案的特征对比学习，使所述正提案在语义空间中无限贴合所述文本特征，并使负提案无限偏离所述文本特征的相关区域； 利用所述正负提案掩码，基于提案掩码条件Transformer进行文本重建，并对不同提案进行语义一致性训练，得到视频时域定位结果； 对所述视频时域定位结果进行动态优化，生成最终定位结果，完成运动目标智能检测； 其中： 所述基于提案掩码条件Transformer进行文本重建，并对不同提案进行语义一致性训练，包括： 使用掩码条件Transformer对正提案掩码和加权负提案掩码进行文本重建；其中： 所述加权负提案掩码表示为： 式中，为第k个正提案对应的加权负提案掩码；为与第k个正提案相关联的第i个负提案的高斯掩码；m为每个正提案所对应的候选负提案数量；ωi为第i个负提案掩码的重要性权重，由如下方式获得： 式中，FFN为前馈神经网络；为第i组负提案掩码的多模态特征的CLS表征； 将正提案掩码、加权负提案掩码和整段原始视频所对应的掩码分别与掩码文本输入Transformer，预测被遮蔽文本，进行原始文本重建，并计算文本重建损失Lrec，对不同提案进行语义一致性评估；其中，所述掩码文本是指从原始文本中随机掩盖设定比例词语后构成的掩码输入 选取每组负提案中重建误差最大的样本作为训练目标，对不同提案进行语义一致性训练；设当前训练轮次为e，最大轮数为emax，定义动态调节权重为： 式中，β、α为控制训练进度的超参数； 最终递进式负提案交叉熵损失表示为： 式中，为加权负提案的交叉熵损失；k*为当前损失最小的正提案编号。

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