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龙图腾网获悉华侨大学申请的专利基于级联的种子区域生长模块的弱监督时序动作定位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：CN115439790B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202211151940.1，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于级联的种子区域生长模块的弱监督时序动作定位方法是由杜吉祥;王剑波;张洪博;翟传敏;陈雁;雷庆设计研发完成，并于2022-09-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于级联的种子区域生长模块的弱监督时序动作定位方法在说明书摘要公布了：本发明实施例提供一种基于级联的种子区域生长模块的弱监督时序动作定位方法，涉及视频动作识别技术领域。其中，这种弱监督时序动作定位方法包含步骤S1至步骤S5。S1、获取待识别视频。S2、根据待识别视频，提取时序特征。S3、将时序特征输入预先训练好的弱监督时序动作分类模型，获取待识别类激活序列，并根据待识别类激活序列，获取视频级动作分类得分。S4、获取动作分类阈值，并根据动作分类阈值对视频级动作分类得分进行判断，获取待识别视频包含的动作类别。S5、根据动作类别和待识别类激活序列，获取动作类别在待识别视频中的起止时刻。解决现有的弱监督时序动作定位方法会陷入局部最优的问题，大大提高了视频中动作识别的精确度。

本发明授权基于级联的种子区域生长模块的弱监督时序动作定位方法在权利要求书中公布了：1.基于级联的种子区域生长模块的弱监督时序动作定位方法，其特征在于，包含： 获取待识别视频； 根据所述待识别视频，提取时序特征； 将所述时序特征输入预先训练好的弱监督时序动作分类模型，获取待识别类激活序列，并根据所述待识别类激活序列，获取视频级动作分类得分； 获取动作分类阈值，并根据所述动作分类阈值对所述视频级动作分类得分进行判断，获取所述待识别视频包含的动作类别； 根据所述动作类别和所述待识别类激活序列，获取所述动作类别在所述待识别视频中的起止时刻； 所述弱监督时序动作分类模型包括用以根据所述时序特征提取初始种子的初始种子提取模块，以及级联设置的至少两个种子区域生长模块；所述种子区域生长模块用于： 根据所述时序特征，获取原始类激活序列； 根据所述原始类激活序列和前一个模块输出的种子，通过种子生长策略，获取扩张后的类激活序列； 根据所述时序特征和所述扩张后的类激活序列，进行对抗擦除，获取擦除后的类激活序列； 将所述原始类激活序列和所述擦除后的类激活序列融合，获取所述待识别类激活序列； 所述初始种子提取模块包括基于类激活序列的模块和第一种子提取模块； 所述基于类激活序列的模块，用于根据所述时序特征，获取初始类激活序列； 所述第一种子提取模块，用于根据所述初始类激活序列，提取各个动作类别评分最高的K个时序点，组成所述初始种子； 所述弱监督时序动作分类模型还包括配置于级联设置的种子区域生长模块之间的第二种子提取模块； 所述第二种子提取模块，用于根据所述待识别类激活序列，提取各个动作类别评分最高的K个时序点，组成用以输入下一个种子区域生长模块的种子； 所述弱监督时序动作分类模型还包括配置于最后一个种子区域生长模块之后的第三种子提取模块； 所述第三种子提取模块，用于根据最后一个种子区域生长模块输出的待识别类激活序列，提取各个动作类别得分最高的K个时序点，组成最终输出的种子； 获取待识别类激活序列，并根据所述待识别类激活序列，获取视频级动作分类得分，具体包括： 根据所述最终输出的种子，分别对各个动作类别的K个得分进行加权求均值，获取各个动作类别的视频级得分。

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