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龙图腾网获悉人工智能与数字经济广东省实验室(广州);华南理工大学申请的专利一种半监督人与物体交互检测方法、装置及存储介质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：CN118379533B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202410278712.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种半监督人与物体交互检测方法、装置及存储介质是由丁长兴;李星奥设计研发完成，并于2024-03-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种半监督人与物体交互检测方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理与识别技术领域，尤其涉及一种半监督人与物体交互检测方法、装置及存储介质，本发明的方法获取无标注和有标注的人与物体交互检测的数据集，并对所述数据集进行增强处理；分别构建Student网络和Teacher网络，并分别对所述Student网络和所述Teacher网络进行初始化操作；同时训练所述Teacher网络和所述Student网络，在训练中，利用预设的损失函数和利用所述Teacher网络输出的伪标签监督所述Student网络的输出，使用所述Student网络的参数更新所述Teacher网络的参数，获得参数更新后的所述Teacher网络；利用参数更新后的所述Teacher网络对人与物体关系进行检测，本发明能进一步提升当前人与物体交互检测算法的准确度。

本发明授权一种半监督人与物体交互检测方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种半监督人与物体交互检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取无标注和有标注的人与物体交互检测的数据集，并对所述数据集进行增强处理； 分别构建Student网络和Teacher网络，并分别对所述Student网络和所述Teacher网络进行初始化操作； 同时训练所述Teacher网络和所述Student网络，在训练中，利用预设的损失函数和利用所述Teacher网络输出的伪标签监督所述Student网络的输出，使用所述Student网络的参数更新所述Teacher网络的参数，获得参数更新后的所述Teacher网络； 利用参数更新后的所述Teacher网络对人与物体关系进行检测，其中，所述Student网络和所述Teacher网络均包括基于CNN的深度神经网络、Transformer编码器、Transformer解码器和人与物体交互检测网络，所述Teacher网络的Transformer解码器的互注意力模块的查询矩阵根据以下预设公式进行构造： 式中，xu,w为输入Teacher网络的无标注数据弱增强视图，表示整个Teacher网络；表示Teacher网络使用可学习查询向量Qt预测的结果，表示一种基于阈值t的伪标签过滤策略，表示过滤后的预测结果；由2个全连接层构成，全连接层之间的激活函数为ReLU，的参数由Student网络指数滑动平均得到；Shift表示对位置信息添加随机噪声。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人人工智能与数字经济广东省实验室(广州);华南理工大学，其通讯地址为：510330 广东省广州市海珠区新港东路2429号首层自编051房；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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