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龙图腾网获悉同济大学申请的专利基于类别索引学习的人-物交互分类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：CN116363749B 。

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：202310242403.6，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于类别索引学习的人-物交互分类方法是由梁爽;谢驰;王颉文;钱瑞昊;赵生捷设计研发完成，并于2023-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于类别索引学习的人-物交互分类方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于类别索引学习的人‑物交互分类方法，具有这样的特征，包括以下步骤：步骤S1，根据人‑物交互图像得到图像特征和人‑物交互实例特征；步骤S2，根据图像特征和类别索引得到更新后类别索引；步骤S3，根据更新后类别索引得到图像分类分数；步骤S4，根据图像分类分数得到实例分类分数；步骤S5‑S7，根据图像分类分数和实例分类分数得到人‑物交互图像的交互识别结果。总之，本方法能够提高人‑物交互分类的识别精度。

本发明授权基于类别索引学习的人-物交互分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于类别索引学习的人-物交互分类方法，其特征在于，用于根据人-物交互图像和K个由不同的图像类别生成的类别索引得到所述人-物交互图像的交互识别结果，包括以下步骤： 步骤S1，将所述人-物交互图像输入基线人-物对检测器，得到图像特征I和n个人-物交互实例特征； 步骤S2，将所述图像特征I和K个所述类别索引输入transformer网络，得到K个更新后类别索引； 步骤S3，将K个所述更新后类别索引输入图像分类分数网络，得到所述人-物交互图像对应各个所述图像类别的K个图像分类分数； 步骤S4，将所述K个更新后类别索引作为对应所述图像类别的分类权重，依次与所述n个人-物交互实例特征计算余弦相似度，得到各个所述人-物交互实例特征在K个所述图像类别上的实例分类分数； 步骤S5，将所述K个图像分类分数从大到小进行排序，选择前κ个所述图像分类分数作为保留分数，κ个所述保留分数对应的所述图像类别作为预测图像类别； 步骤S6，对每个所述人-物交互实例特征，依次选取所述人-物交互实例特征在所述预测图像类别上的所述实例分类分数构建初始硬分数集，通过κ个可学习参数[τ1,…,τκ]对所述初始硬分数集进行调整，得到所述人-物交互实例特征的硬分数集； 步骤S7，将所述人-物交互实例特征的所述硬分数集和所述κ个保留分数进行软分数融合，得到所述人-物交互实例特征的软分数集，所述人-物交互图像的所有所述人-物交互实例特征的所述软分数集为所述人-物交互图像的所述交互识别结果。

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