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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利运用自选择注意并强指导查询的人与物交互检测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：CN116306778B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202310065539.4，技术领域涉及：G06N3/042；该发明授权运用自选择注意并强指导查询的人与物交互检测方法是由刘盛;张峰;郭炳男;陈瑞祥;陈俊皓设计研发完成，并于2023-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本运用自选择注意并强指导查询的人与物交互检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种运用自选择注意并强指导查询的人与物交互检测方法，将图片通过训练好的DETR模型，获得人物目标框，目标类别和视觉特征向量，从而减少模型训练时间。运用强指导查询增强特征在语义模态和空间模态的表征，并筛选数量减少不必要计算，同时添加自选择注意模块提高了网络聚焦关键信息的能力。强指导查询通过解码器和MLP，输出人与物交互动作结果。本发明提高了人与物交互检测的精度和减少了训练所需时间。

本发明授权运用自选择注意并强指导查询的人与物交互检测方法在权利要求书中公布了：1.一种运用自选择注意并强指导查询的人与物交互检测方法，其特征在于，所述运用自选择注意并强指导查询的人物交互检测方法，包括： 将原始图像经过骨干网络得到的特征图注入训练好的DETR网络，所述DETR网络包括编码器、解码器和MLP层，获得解码器输出的视觉特征向量，以及DETR网络最终输出的目标框及目标类别； 将人和物两两配对，将配对的人与物目标框、视觉特征向量以及物的类别输入查询特征提取网络，获得强指导查询向量； 将强指导查询向量和配对的人与物目标框信息输入交互检测分数网络，获得筛选后的强指导查询向量和筛选后的配对人与物目标框信息； 将筛选后的配对的人与物目标框信息和骨干网络得到的特征图输入自选择注意构建网络，获得自选择注意的记忆特征； 将自选择注意记忆特征和筛选后的强指导查询向量输入交互检测解码器网络，实现人与物交互动作检测； 其中，所述查询特征提取网络包括视觉特征提取模块、语义指导特征提取模块、空间普通特征提取模块和空间指导特征提取模块；其中： 所述视觉特征提取模块将配对的视觉特征向量结合成一个视觉特征向量； 所述语义指导特征提取模块将配对的人和物的类别分别通过CLIP文本编码器中得到对应的语义向量，之后将两个语义向量结合成语义指导特征向量； 所述空间普通特征提取模块根据配对的人与物目标框，生成空间普通特征向量； 所述空间指导特征提取模块根据配对的人和物目标框的位置关系，生成配对的人与物对应的空间指导特征向量； 最后所述查询特征提取网络将视觉特征向量、语义指导特征向量、空间普通特征向量和空间指导特征向量结合并通过一个线性层和ReLU激活函数，输出强指导查询向量； 所述自选择注意构建网络包括一个卷积层和三个掩码模块； 所述骨干网络得到的特征图通过卷积层得到初始记忆特征； 所述三个掩码模块分别为交互掩码模块、物掩码模块和人掩码模块，分别根据筛选后的配对的人与物目标框信息生成对应的掩码； 将初始记忆特征分别与三个掩码模块中的掩码进行元素和操作，得到各个筛选后的配对的人与物目标框对应的交互区域记忆特征、物区域记忆特征和人区域记忆特征； 分别叠加各个筛选后的配对的人与物目标框对应的交互区域记忆特征、物区域记忆特征和人区域记忆特征，得到最终交互区域记忆特征、物区域记忆特征和人区域记忆特征； 将最终交互区域记忆特征、物区域记忆特征和人区域记忆特征，以及初始记忆特征作为自选择注意的记忆特征。

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