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龙图腾网获悉大连海事大学申请的专利基于超体素的动作质量评估模型的倾向性解释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：CN116580341B 。

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：202310557492.3，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于超体素的动作质量评估模型的倾向性解释方法是由陶小旖;马东旭;李良知设计研发完成，并于2023-05-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于超体素的动作质量评估模型的倾向性解释方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于超体素的动作质量评估模型的倾向性解释方法，包括：根据所述第i超体素的激活向量，所述第g个标签和所述第g个标签对应数值，计算所述第i超体素对所述第g个标签的敏感度分数；根据所述第i超体素对所述第g个标签的敏感度分数，计算所述第i超体素对所述动作质量评估模型的分数倾向性。通过将视频进行超体素分割，能够减少噪声对实验结果的影响并且易于理解；使用深度神经网络中的层间激活向量来表征每个超体素，再计算超体素对标签的敏感度分数，最后根据敏感度分数计算超体素对动作质量评估模型分数倾向性，从而更加直观的看出视频中的动作和背景信息给动作质量评估模型做出判断带来的影响。

本发明授权基于超体素的动作质量评估模型的倾向性解释方法在权利要求书中公布了：1.一种基于超体素的动作质量评估模型的倾向性解释方法，其特征在于，包括： 将原始视频输入训练好的神经网络模型得到特征信息，所述原始视频包括N个像素和G类标签； 将N个所述像素的时间和位置信息嵌入所述特征信息得到特征矩阵； 将所述特征矩阵均匀划分为K个超体素，并将N个所述像素分配至K个所述超体素内； 对所述原始视频进行高斯模糊操作生成特定视频； 保留所述原始视频中第i超体素的像素区域并进行处理得到第i相关视频，1≤i≤K； 将所述特定视频和所述第i相关视频输入动作质量评估模型得到第i特征图二元组； 将所述第i特征图二元组输入线性分类器，得到所述第i超体素的激活向量； 将所述原始视频输入所述动作质量评估模型得到第g个标签对所述动作质量评估模型的梯度，1≤g≤G； 根据所述第i超体素的激活向量，所述第g个标签和所述第g个标签对应数值，计算所述第i超体素对所述第g个标签的敏感度分数； 根据所述第i超体素对所述第g个标签的敏感度分数，按照以下公式计算所述第i超体素对所述动作质量评估模型的分数倾向性： 其中，S为所述第i超体素对所述动作质量评估模型的分数倾向性，g为所述第g个标签，C为敏感度分数，maxC为敏感度分数最大值，minC为敏感度分数最小值，Labelg为常数。

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大连海事大学，其通讯地址为：116026 辽宁省大连市高新园区凌海路1号；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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