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龙图腾网获悉南湖实验室申请的专利基于深度学习和时序判定法的重复动作计数方法及框架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：CN115937745B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202211612025.8，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于深度学习和时序判定法的重复动作计数方法及框架是由仇祎诚;牛力;沙枫;廖佳纯;宋文杰;张磊设计研发完成，并于2022-12-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习和时序判定法的重复动作计数方法及框架在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习和时序判定法的动作计数框架，该框架包括模型检测模块和时序判定模块，所述时序判定模块基于输入的包含特定重复动作的视频段进行判断。该基于深度学习和时序判定法的动作计数框架及构建方法解决了视频理解中对于开始结束信息无法有效预测的问题，提升了预测性能和效率；同时还解决了以往的重复动作计数模型在对于长时间段视频的动作计数预测中，因为采样帧的分布相对于视频长度会过于稀疏而导致的计数值有上限的问题，从而提升了重复动作计数模型的准确度性能。

本发明授权基于深度学习和时序判定法的重复动作计数方法及框架在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习和时序判定法的重复动作计数方法，其特征在于，包括时序判定模块，以及训练后的目标检测模型和重复动作计数模型，每个重复动作行为计数过程包括基于时序判定法所判定是否为开始状态； 且该方法包括： A.目标检测模型对待检测视频的各视频帧判断动作标志物存在与否； 所述A中，目标检测模型判断动作标志物存在与否的方式如下： ojbt＝lengthfdetImgt Imgt表示待检测视频第t帧所对应的画面；fdet表示训练后的目标检测模型；lergth表示数量统计；ojbt表示画面Imgt基于目标检测模型fdet所预测得到的目标数量； 若ojbt＞0，则表示目标检测模型的预测结果为画面中有动作标志物，否则，表示目标检测的预测结果为画面中没有动作标志物； B.时序判定模块基于目标检测模型的判断结果判定是否对待检测视频的视频段执行重复动作行为计数的判定；基于时序判定模块的判定包括是否为开始状态的判定和重复动作行为状态确认； 所述时序判定模块判定重复动作行为为开始、非开始状态的方式分别如下： 当ojbt＞0，将Imgt加入到集合Cobj中，防误检补丁为清零集合Czero中的累计帧数， 当ojbt＝0，先进行重复动作行为状态确认，确认重复动作行为状态为开始状态后，将Imgt同时加入集合Cobj和集合Czero中，确认重复动作行为非开始状态后，将Imgt加入到集合Czero中，清零集合Cobj中的累计帧数； 集合Cobj表示对预测出有动作标志物的画面进行累计的集合，集合Czero表示对预测出没有动作标志物的画面进行累计的集合，对集合Cobj中的元素个数与累计阈值K1进行判断，对集合Czero中的元素个数与累计阈值K2进行判断； 当lengthCobj≥K1时，判定待检测视频在集合Cobj内的连续K1帧中出现了动作标志物，从而判定为开始状态，将开始状态设置为是； 当lengthCzero≥K2时，判定待检测视频在集合Czero内的连续K2帧对应的视频段没有出现动作标志物，从而判定为非开始状态，将开始状态设置为否； C.基于重复动作的开始状态，重复动作计数模型开始对相应视频段进行重复动作次数计数； D.累加基于重复动作计数模型对待检测视频中所有重复动作行为所对应视频段的动作次数计数，累加结果即待检测视频的重复动作次数总和。

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