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龙图腾网获悉武汉工程大学申请的专利基于虚拟孪生注意力网络的视频场景预测方法及装置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：CN121366387B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202511939957.7，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于虚拟孪生注意力网络的视频场景预测方法及装置是由李一凡;赵彤洲设计研发完成，并于2025-12-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于虚拟孪生注意力网络的视频场景预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于虚拟孪生注意力网络的视频场景预测方法及装置，属于计算机视觉与人工智能技术领域，该方法包括：对目标区域的视频流数据进行识别得到目标实体，并以目标实体作为节点，基于目标实体的多模态特征和目标实体之间的关联性，构建动态时空图；将动态时空图输入虚拟孪生注意力网络中，得到虚拟孪生注意力网络输出的实际图嵌入向量；基于实际图嵌入向量和未来图嵌入向量之间的差异性，确定群体紧张度分数；基于群体紧张度分数，对当前场景的危险程度进行预警。本发明提供的预测方法，提高了事件检测的准确性和对复杂环境的适应性，有效降低了误报率，实现了从事后检测到事前预警的根本性转变，能够有效预测潜在风险。

本发明授权基于虚拟孪生注意力网络的视频场景预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于虚拟孪生注意力网络的视频场景预测方法，其特征在于，包括： 对目标区域的视频流数据进行识别得到目标实体，并以所述目标实体作为节点，基于所述目标实体的多模态特征和所述目标实体之间的关联性，构建动态时空图； 将所述动态时空图输入虚拟孪生注意力网络中，得到所述虚拟孪生注意力网络输出的实际图嵌入向量；所述实际图嵌入向量用于表示当前时刻的场景状态； 基于所述实际图嵌入向量和未来图嵌入向量之间的差异性，确定群体紧张度分数；所述未来图嵌入向量是通过Transformer模型对所述实际图嵌入向量进行预测得到的； 基于所述群体紧张度分数，对当前场景的危险程度进行预警； 其中，所述虚拟孪生注意力网络用于： 将所述动态时空图中目标节点对应的多模态特征进行线性变换，得到变换后的线性特征； 基于所述目标节点和相邻节点的多模态特征，计算原始注意力得分； 基于所述动态时空图中边的权重对所述原始注意力得分进行调制，得到最终注意力得分； 基于softmax函数对所述最终注意力得分进行归一化，得到所述目标节点和相邻节点之间的注意力系数； 以所述注意力系数为权重，将所述相邻节点的多模态特征进行加权，得到所述目标节点的虚拟孪生上下文特征； 将所述虚拟孪生上下文特征和所述线性特征进行融合，得到所述实际图嵌入向量。

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武汉工程大学，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市东湖新技术开发区光谷一路206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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