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龙图腾网获悉华侨大学申请的专利基于全局感知与提名关系挖掘的时序动作定位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：CN115497022B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202211152789.3，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于全局感知与提名关系挖掘的时序动作定位方法是由杜吉祥;田煜晨;张洪博;翟传敏;雷庆;陈雁设计研发完成，并于2022-09-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于全局感知与提名关系挖掘的时序动作定位方法在说明书摘要公布了：本发明实施例提供基于全局感知与提名关系挖掘的时序动作定位方法，涉及视频识别技术领域。其中，这种时序动作定位方法，其包含步骤S1至步骤S4。S1、获取待识别视频。S2、根据待识别视频，提取视觉特征。S3、将视觉特征输入预先训练好的时序提名生成网络模型，获取时序提名。S4、将时序提名输入预先训练好的时序提名分类网络模型，获取定位结果。定位结果包括动作类别和动作起止时间。时序提名生成网络模型通过图建模的方式动态捕获特征之间的关联性，实现动作边界与动作特征之间的信息交互，达到全局感知动作、背景、边界之间关系的目的。时序提名分类网络模型挖掘提名之间的潜在关系，实现更精准地定位与动作分类。

本发明授权基于全局感知与提名关系挖掘的时序动作定位方法在权利要求书中公布了：1.基于全局感知与提名关系挖掘的时序动作定位方法，其特征在于，包含： 获取待识别视频； 根据所述待识别视频，提取视觉特征； 将所述视觉特征输入预先训练好的时序提名生成网络模型，获取时序提名； 将所述时序提名输入预先训练好的时序提名分类网络模型，获取定位结果；所述定位结果包括动作类别和动作起止时间； 所述时序提名生成网络模型，用于： 根据所述视觉特征，获取抽象语义特征； 根据所述抽象语义特征，以视频单元特征为节点，以视频单元特征之间的关系为边进行图建模，获取输出特征流； 根据所述输出特征流，以边界特征为节点，以动作特征为边，构建特征关系图，并对特征关系图进行更新，获取新的边特征和节点特征，然后根据新的边特征和新的节点特征，获取所述时序提名； 所述时序提名分类网络模型，用于： 根据所述时序提名，获取提名特征； 根据所述提名特征，以提名特征为结点，以提名之间的关系为边，构建提名关系图； 根据所述提名关系图，获取所述定位结果； 根据所述特征关系图，进行更新，获取新的边特征和节点特征，具体包括： 根据所述特征关系图，进行边更新，获取新的边特征；边的更新模型为： ，式中，为更新后的边、为Relu激活函数、为可学习参数、为更新前的边、为第个时序的特征表示、为第个时序位置之间的特征表示； 根据所述特征关系图，分别对各个节点的边特征进行归一化操作，然后进行图卷积运算，获取新的节点特征；节点的更新模型为：，式中，为更新后的节点、为Relu激活函数、为可学习参数、为单位矩阵、表示开始节点和结束节点之间的边。

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