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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利事件识别模型的训练方法、装置、设备及事件识别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：CN116434122B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202310517491.6，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权事件识别模型的训练方法、装置、设备及事件识别方法是由王逍;吴宗振;江波设计研发完成，并于2023-05-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本事件识别模型的训练方法、装置、设备及事件识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及事件识别技术，具体涉及事件识别模型的训练方法、装置、设备及事件识别方法，包括：获取事件样本数据的事件段、视频帧和标签；将事件段和视频帧分别输入待训练的事件识别模型的脉冲卷积神经网络和记忆Transformer网络，得到事件段特征和视频帧特征；将事件段特征和视频帧特征进行融合，得到识别结果；根据识别结果与标签之间的损失函数对模型参数进行调整，得到训练完成的事件识别模型。本发明训练的事件识别模型利用记忆Transformer网络处理RGB视频，更好的表示RGB视频的时间和空间信息；另一方面利用脉冲卷积神经网络处理事件流，低开销的同时保留高性能；最后将双模态数据进行融合进一步提高识别性能。

本发明授权事件识别模型的训练方法、装置、设备及事件识别方法在权利要求书中公布了：1.事件识别模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取事件样本数据的事件段、视频帧和标签； 将所述事件段输入待训练的事件识别模型的脉冲卷积神经网络，得到事件段特征； 将所述视频帧输入待训练的事件识别模型的记忆Transformer网络，得到视频帧特征； 将所述事件段特征和所述视频帧特征进行特征融合，得到识别结果； 根据所述识别结果与所述标签之间的损失函数对模型参数进行调整，得到训练完成的事件识别模型； 其中，将所述事件段输入待训练的事件识别模型的脉冲卷积神经网络，得到事件段特征，包括： 将所述事件段输入所述脉冲卷积神经网络，所述事件段经过脉冲神经元和二维卷积层交错的神经网络处理八次，并分别在第八次、第六次和第四次处理后输出第一特征、第二特征和第三特征； 将所述第一特征经过两层残差网络和一层反卷积层处理后与所述第二特征拼接，得到第一中间特征； 将所述第一中间特征经过一层反卷积层处理后与所述第三特征拼接，得到第二中间特征； 将所述第二中间特征经过可变形卷积神经网络处理，得到所述事件段特征。

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安徽大学，其通讯地址为：230601 安徽省合肥市经开区九龙路111号(安徽大学磬苑校区)；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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