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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利基于双文本提示的细粒度视频行为识别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：CN120126217B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202510287139.7，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于双文本提示的细粒度视频行为识别方法是由王智慧;孙宝利设计研发完成，并于2025-03-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双文本提示的细粒度视频行为识别方法在说明书摘要公布了：本发明属于计算机视觉及图像处理领域，涉及采用深度卷积神经网络对视频分帧后的图片序列进行细粒度的动作分类，具体涉及基于双文本提示的细粒度视频行为识别方法。本发明程序简单，易于实现，能够获得能够识别人体细粒度的动作，对于人体的细粒度动作，可以通过大语言模型将文本描述进行不同细粒度的划分，之后将生成的文本特征向量与不同时间尺度的视频特征做交叉注意力机制的响应，可以更好的发现视频中人体运动的独特细节，从而更准确地推理细粒度动作。

本发明授权基于双文本提示的细粒度视频行为识别方法在权利要求书中公布了：1.基于双文本提示的细粒度视频行为识别方法，其特征在于，所述方法包括下列步骤： 第一步：准备初始训练数据，初始训练数据包括对视频分帧后的彩色图像序列，对视频分帧后的彩色图像进行固定帧率的采样，并通过预处理过程生成视频特征、静态文本特征、动态文本特征、类别特征；预处理过程具体为：类别特征是通过对初始训练数据中的类别标签进行数据增强得到的，静态文本特征、动态文本特征是利用大语言模型的文本编码器生成的静态文本提示与动态文本提示，视频特征是通过视频编码器得到； 第二步：构建静态语义激活模块：静态语义激活模块的目的是从视频特征中提取静态区域的语义特征，它由空间增强模块和交叉注意力机制组成；利用静态文本提示和视频特征，空间增强模块通过对视频特征的局部特征引入空间注意力机制，能够捕捉到每一帧中的静态细节；随后，交叉注意力机制利用一组可学习的查询向量，结合视频特征的特征表示，通过“查询-键-值”的交互捕捉特定区域的语义响应；最终，静态语义激活模块的输出通过空间聚合模块生成静态语义响应，为后续多尺度动态语义激活模块提供输入； 第三步：构建多尺度动态语义激活模块：多尺度动态语义激活模块利用动态文本提示和静态语义激活模块得到的静态语义响应，通过交替应用动态语义激活和时间下采样操作，从不同时间尺度挖掘视频中的动态特征；首先，初始动态激活捕获动作的细节特征，下采样减少计算复杂度的同时提取关键时序模式；接着，后续动态激活进一步优化语义表征，最后通过池化与加和将多尺度信息整合到一个紧凑的视频嵌入中，为后续分类器提供全面的动作语义描述； 第四步：构建损失函数并训练网络；损失函数衡量训练数据中由输入视频预测的动作类别标签和真实类别标签的差距； 第五步：通过第一步至第四步训练好的网络模型对输入视频进行细粒度视频行为识别。

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理工大学，其通讯地址为：116024 辽宁省大连市甘井子区凌工路2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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