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龙图腾网获悉中国科学院计算技术研究所申请的专利基于反事实分析的第一视角视频行为预测模型训练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：CN115359395B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202210985312.7，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于反事实分析的第一视角视频行为预测模型训练方法是由蒋树强;张天予;闵巍庆设计研发完成，并于2022-08-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于反事实分析的第一视角视频行为预测模型训练方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于反事实分析的第一视角视频行为预测模型训练方法，采用第一视角视频训练集对预测模型进行多轮迭代训练直至收敛，其中，每轮训练包括：分别提取每个样本的视觉特征和语义特征；分别对视觉特征和语义特征进行编解码处理得到视觉特征对应的下一时刻的高维特征向量和语义特征对应的下一时刻的高维特征向量；基于高维特征向量分别获得下一时刻的反事实预测向量和事实预测向量；从每个样本对应的事实预测向量中按照相似度抠除反事实预测向量得到下一时刻的最终行为预测向量；每个样本的下一时刻的行为对应的最终预测向量与对应下一时刻的行为标签对应的向量之间的交叉熵损失更新预测模型的参数。

本发明授权基于反事实分析的第一视角视频行为预测模型训练方法在权利要求书中公布了：1.一种基于反事实分析的第一视角视频行为预测模型训练方法，所述预测模型包括视觉特征提取模块、语义特征提取模块、视觉特征编解码网络、语义特征编解码网络、第一线性层、第二线性层、行为预测模块，其特征在于，所述方法包括： S1、获取第一视角视频训练集，所述训练集中包括多个视频样本且每个样本对应有视频对应的下一时刻的行为标签； S2、采用步骤S1获得的训练集对预测模型进行多轮迭代训练直至收敛，其中，每轮训练包括： S21、采用视觉特征提取模块和语义特征提取模块分别提取每个样本的视觉特征和语义特征； S22、采用视觉特征编解码网络对每个样本的视觉特征进行编解码处理得到每个样本的视觉特征对应的下一时刻的高维特征向量，采用语义特征编解码网络对每个样本的语义特征进行编解码处理得到每个样本的语义特征对应的下一时刻的高维特征向量； S23、采用第一线性层对每个样本的语义特征对应的下一时刻的高维特征向量进行处理以将其映射到下一时刻的行为类别得到每个样本对应的下一时刻的反事实预测向量，采用第二线性层对每个样本的视觉特征对应的下一时刻的高维特征向量和语义特征对应的下一时刻的高维特征向量的拼接结果进行处理以将其映射到下一时刻的行为类别得到每个样本对应的下一时刻的事实预测向量； S24、采用行为预测模块计算每个样本对应的下一时刻的反事实预测向量与事实预测向量之间的相似度，并以相似度作为每个样本对应的下一时刻的反事实预测向量的权重，从每个样本对应的下一时刻的事实预测向量中按照对应权重抠除下一时刻的反事实预测向量得到下一时刻的行为对应的最终行为预测向量； S25、基于每个样本的下一时刻的行为对应的最终预测向量与对应下一时刻的行为标签对应的向量之间的交叉熵损失更新预测模型的参数。

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