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龙图腾网获悉大连民族大学申请的专利一种基于片段相似性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：CN117173788B 。

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：202311156669.5，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于片段相似性的弱监督时序动作定位方法是由张汝波;李容露;张天一;刘冠群;温乃峰设计研发完成，并于2023-09-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于片段相似性的弱监督时序动作定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于片段相似性的弱监督时序动作定位方法，包括：将未剪辑视频进行低维向量化表示后，输入至特征提取器中得到RGB特征与光流特征，所述RGB特征和光流特征通过融合层进行融合；构建基于时序片段的相似性模块，该模块对片段间的相似性进行评估，学习视频中的全局和局部信息，并对片段间的相似性进行传播，学习动作片段特性；构建伪标签生成模块，动态调整弱监督学习方式的权重，从而动态的对整个时序动作定位网络进行训练，完成动作定位任务。相似性传播方式让片段之间进行全面的信息交互，实现更精准的定位效果。伪标签生成模块可以对动作定位网络提供更精准的伪监督，提高定位准确性。

本发明授权一种基于片段相似性的弱监督时序动作定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于片段相似性的弱监督时序动作定位方法，其特征在于，包括： 将未剪辑视频进行低维向量化表示后，输入至特征提取器中得到RGB特征与光流特征，所述RGB特征和光流特征通过融合层进行融合； 构建基于时序片段的相似性模块，该模块对片段间的相似性进行评估，学习视频中的全局和局部信息，并对片段间的相似性进行传播，学习动作片段特性； 构建伪标签生成模块，动态调整弱监督学习方式的权重，从而动态的对整个时序动作定位网络进行训练，完成动作定位任务； 所述相似性模块通过特征段之间的余弦相似度，得到了一个亲和矩阵，并将所述亲和矩阵转换为转移概率矩阵，使随机游走能够寻找视频中的相似段；其亲和矩阵获取方式为： 其中是转置运算符，表示矩阵乘法运算；Softmax表示softmax运算，Norm表示输入矩阵每一行的L1-norm运算；τ是控制归一化结果平滑度的超参数；是亲和度矩阵，其中每个元素表示行索引和列索引的归一化余弦相似度； 所述相似性模块设计一个引导性掩码生成部分，来判断前景段和背景段，并利用多层感知机MLP生成视频掩模；根据片段之间的相似性,引导寻找可能的前景片段； 所述引导性掩码生成部分具体实现方式为： 首先，将亲和度矩阵Wn的对角线元素清零： 其中表示元素全为1的矩阵，⊙表示逐元素乘法，E表示单位矩阵； 然后，对清零后的亲和度矩阵进行下采样，即进行最大池化操作；提取单个片段与其他所有片段的相似度最大值，作为该片段相似度的唯一代表值；以作为另一融合层的输入，将代表值进行融合，定义为： 其中是行向量，代表单个片段与其他所有片段的相似度矩阵；并对亲和矩阵的每一行执行maxpooling操作； 根据融合层对片段相似性的判断，得到视频片段的掩码；将作为MLP的输入，经过MLP后得到视频的掩码 其中σ是Sigmoid函数，w0，w1表示神经元的权重。

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