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龙图腾网获悉南京师范大学申请的专利基于Mamba架构的视频识别与分割方法、存储介质及设备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：CN120107856B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202510182567.3，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于Mamba架构的视频识别与分割方法、存储介质及设备是由陈燚;汤龙杨;周俊生;顾彦慧;刘奉天设计研发完成，并于2025-02-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Mamba架构的视频识别与分割方法、存储介质及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于Mamba架构的视频识别与分割方法、存储介质及设备，首先对待识别和分割的视频进行预处理，降低视频分辨率，使其转换为适合进一步分析的标准化格式，再采用高效的视频骨干网络提取视频的视觉时空特征，并将提取的特征输入到改进的时间动作检测器中，时间动作检测器通过有效融合不同持续时长的动作特征，显著提升了对短时快速变化步骤和长时稳定步骤的识别能力，最后输出每个实验步骤的类别和对应的时间分割结果。本发明方法能够准确捕捉实验步骤的变化及动作特征，显著提高了检测模型的精度和鲁棒性，既高效又准确，同时有效解决了人力资源消耗大、检测效果不稳定、效率低下等问题，具有较高的应用价值和广泛的应用前景。

本发明授权基于Mamba架构的视频识别与分割方法、存储介质及设备在权利要求书中公布了：1.基于Mamba架构的视频识别与分割方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、数据预处理：对输入的待识别与分割的实验视频进行预处理，降低视频分辨率； S2、特征提取：通过大型视频骨干网络VideoMAE对步骤S1预处理后的视频进行时空特征提取； S3、非线性映射：将步骤S2提取的时空特征输入基于空洞Mamba的时间动作检测器，通过嵌入模块对特征进行非线性映射； S4、时空信息融合：经过步骤S3嵌入模块的时空特征，通过块内并行组件或者块间并行组件提取不同尺度的时空信息，通过求和方式融合不同尺度的时空信息；所述块内并行组件基于空洞Mamba内部的多卷积信息融合，所述块间并行组件直接融合多个空洞Mamba的输出特征；块间并行组件通过并行多个空洞Mamba块，并采用求和或拼接的融合策略来捕捉不同尺度的特征，其中，空洞Mamba的卷积数量为1； 所述块内并行组件通过串行堆叠多个空洞Mamba块来捕捉不同尺度的特征，每个空洞Mamba块内部包含N个卷积操作，通过在空洞Mamba块内部并行化多个具有不同膨胀率的卷积操作来学习多样化的信息，然后求和将不同膨胀率的卷积输出进行融合；所述多个卷积共享权重； 空洞Mamba块定义为：设输入张量为，其中是批次大小，是特征维度，是序列长度，表示经过视频骨干网络处理并通过嵌入模块映射后的输出； 输入通过一个线性层映射到更高的维度，然后在特征维度上将其划分为四个部分：，，，： ； ； 其中，和是用于反向序列的输入； 特征和反向序列的输入通过空洞因果卷积进行处理，其中沿着特征维度进行反转： ； 其中，表示空洞因果卷积，膨胀率为，是用于反转序列的翻转函数； 空洞因果卷积的输出和经过激活函数后，输入到选择性状态空间模型： ； 其中，是SiLU激活函数； 将、、、进行拼接，反向序列和会被翻转回原始顺序，并与正向序列拼接，最终输出通过一个线性层映射回原始的维度： ； 其中，表示输出结果，表示在特征维度上的拼接操作； S5、识别与分割：将步骤S4融合后的多尺度特征以特征金字塔方式进行下采样处理，并通过分类头和回归头分别输出每个实验步骤的类别和时间分割结果，实现实验步骤的识别与分割。

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