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龙图腾网获悉天津大学申请的专利基于视觉注意力表示的健忘症检测装置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：CN116344061B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202310317982.6，技术领域涉及：G16H50/70；该发明授权基于视觉注意力表示的健忘症检测装置是由吕卫;翟羽佳;褚晶辉设计研发完成，并于2023-03-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于视觉注意力表示的健忘症检测装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于视觉注意力表示的健忘症检测装置，装置包括：构建数据集及提取视觉模态特征模块，构建数据集、提取短视频的静态局部特征和动态全局特征；搭建基于视觉注意力表示的短视频记忆性预测网络模块，包括：空间注意力单元、特征融合单元、语义引导的注意力单元和具有互补决策的损失函数单元；将提取好的特征输入搭建好的基于视觉注意力表示的短视频记忆性预测网络模块中进行训练。本发明达到了高精度的短视频记忆性预测。

本发明授权基于视觉注意力表示的健忘症检测装置在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉注意力表示的健忘症检测装置，其特征在于，所述装置包括： 构建数据集及提取视觉模态特征模块，构建数据集、提取短视频的静态局部特征和动态全局特征； 搭建基于视觉注意力表示的短视频记忆性预测网络模块，包括：空间注意力单元、特征融合单元、语义引导的注意力单元和具有互补决策的损失函数单元； 将提取好的特征输入搭建好的基于视觉注意力表示的短视频记忆性预测网络模块中进行训练；利用训练好的记忆性预测模型对短视频的记忆性进行评估； 其中，所述特征融合单元利用动态全局特征的不同语义层次，将静态局部特征转化为语义引导的特征表示，通过低秩双线性池化，将静态局部特征和动态全局特征进行对齐与融合，得到语义引导的特征表示，公式如下： ； 其中，和是用于对齐两种类型的特征的两个嵌入矩阵，和是可学习的网络权重，和是矩阵和语义引导的特征表示的维数，代表元素间的乘法； 其中，所述语义引导的注意力单元由语义引导的注意力部分，GRUs部分和动态回归网络部分组成， 将语义引导的特征表示送入全连接层和averagepooling，得到GRUs初始状态向量，并用向量初始化GRUs； ； 其中，代表一个全连接层，L为是动态全局特征的语义层数量，I为每个关键帧的静态局部特征图具有的未知数； 将语义引导的特征表示通过一个全连接层和标准softmax操作得到语义引导注意力权重； ； 其中，代表一个全连接层； 将语义引导的注意力权重嵌入语义引导的特征表示，并通过averagepooling操作得到短视频最终的语义引导表示； ； 通过GRUs获得间的时间依赖关系，并将最后一个GRUs的隐藏层获得视频语义的最终汇总表示； ； 其中，是一个可学习的仿射变换矩阵，表示GRUs的隐藏层特征维度，表示激活函数，表示门控函数，表示GRUs的当前状态向量，表示门控函数的输出向量，表示GRUs； 将视频语义的最终汇总表示送入到由两层全连接网络和averagepooling组成的动态回归网络中，得到动态记忆性预测分数。

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