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龙图腾网获悉西安邮电大学申请的专利一种基于上下文聚合和边界生成的时序行为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：CN117115906B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202311004570.3，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于上下文聚合和边界生成的时序行为检测方法是由潘晓英;张妮娟;王昊;王贝贝设计研发完成，并于2023-08-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于上下文聚合和边界生成的时序行为检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于计算机视觉和模式识别技术领域，具体涉及一种基于上下文聚合和边界生成的时序行为检测方法。本发明设计了一个多路径时序上下文特征聚合模块，用于有效的聚合长期和短期时间上下文信息，从而增强行为事件的上下文表示。其次，为了生成精确的行为边界，本发明设计了一个多分支时间边界检测器，利用两个边界检测器之间的互补关系优化预测结果。此外，为了准确预测密集分布提名的置信度，本发明设计了一个提名关系感知模块，利用全局相关性进行提名关系建模，增强了提名上下文的表达性和鲁棒性。本发明对于持续时间长和持续时间短的视频都能有效检测，可实现对行为边界的高召回率和高精度捕捉。

本发明授权一种基于上下文聚合和边界生成的时序行为检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于上下文聚合和边界生成的时序行为检测方法,其特征在于：包括以下步骤： 步骤1、数据准备：数据集来源于通用时序行为检测数据集ActivityNet1.3和THUMOS14数据集； 步骤2、特征编码：采用two-stream网络提取输入视频的时空特征，生成RGB特征和光流特征，作为视频特征序列F； 步骤3、视频特征序列F输入到多路径时序上下文特征聚合模块，分别通过： 时间全局相关结构在整个视频输入特征上构建丰富的全局上下文信息，生成时间全局特征A； 长范围时间特征相关结构考虑长距离上下文特征的聚合，生成长范围时序特征B； 局部特征结构，通过卷积运算，生成局部特征C； 最后将3个特征进行融合，得到多路径时序上下文特征D； 步骤4、将多路径时序上下文特征D输入到多分支边界生成器中，分别通过多分支边界生成器中的浅层边界生成器和深层边界生成器生成两组边界概率序列P′s,P′e和P″s″,P″e″，融合生成最终的提名边界概率Ps和Pe； 步骤5、提名评估：将步骤3中多路径时序上下文特征D输入到提名评估模块中，生成提名匹配置信图，为密集分布的提名框提供置信度分数； 步骤6、后处理：融合步骤4生成的提名边界概率Ps、Pe和步骤5生成的提名匹配置信图，生成最终置信度分数，并基于最终的置信度分数采用Soft-NMS算法抑制冗余提名。

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