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龙图腾网获悉西安交通大学;宁波市舜安人工智能研究院申请的专利一种全监督时序动作定位方法、系统、设备及介质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：CN116469163B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202310324640.7，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种全监督时序动作定位方法、系统、设备及介质是由王乐;宁前雄;周三平;陈仕韬;辛景民;郑南宁设计研发完成，并于2023-03-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种全监督时序动作定位方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种全监督时序动作定位方法、系统、设备及介质，属于计算机视觉与模式识别技术领域；所述全监督时序动作定位方法包括以下步骤：获取待时序动作定位的编码后视频特征序列，并利用骨干网络提取获得编码后视频特征序列的特征；基于获得的编码后视频特征序列的特征，利用训练好的时序动作定位模型进行预测，获得分类结果和定位结果。本发明公开的全监督时序动作定位方法，具体是一种基于联合优化的全监督时序动作定位方法，其利用基于联合优化的方法提出了IoU感知的目标函数以及对齐权重分配策略来对分类头和定位头进行对齐，能够有效地提升全监督时序动作定位检测器的性能。

本发明授权一种全监督时序动作定位方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种全监督时序动作定位方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取待时序动作定位的编码后视频特征序列，并利用骨干网络提取获得编码后视频特征序列的特征； 基于获得的编码后视频特征序列的特征，利用训练好的时序动作定位模型进行预测，获得分类结果和定位结果； 其中，所述训练好的时序动作定位模型在训练时，基于加权的损失函数进行梯度回传； 所述损失函数的表达式为， 式中，p∈[0,1]是预测的分类分数，是输出结果经过了一层sigmoid函数得到的；t为种类标签对应的one-hot格式，t＝1代表当前特征为主要特征，t＝0代表当前特征为背景特征；q代表IoU分数代替之后的one-hot标签； 加权是将样本权重乘以样本对应的损失函数以实现对齐权重分配，所述样本权重ωpos的表达式为， ωpos＝βω；ω＝IoU*s； 式中，β是用于调节权重分配幅度的超参数；IoU是由当前训练过程中定位头的定位结果产生的起止边界预测值与真实值的交并比，s代表分类头产生的分类分数。

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西安交通大学;宁波市舜安人工智能研究院，其通讯地址为：710049 陕西省西安市碑林区咸宁西路28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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