华南理工大学谭明奎获国家专利权
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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种微动作时间学参数获取方法、装置及介质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：CN116863367B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202310664035.4，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种微动作时间学参数获取方法、装置及介质是由谭明奎;阮湘辉;陈卓琨;游增设计研发完成，并于2023-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种微动作时间学参数获取方法、装置及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种微动作时间学参数获取方法、装置及介质，属于医疗视频理解与识别领域。其中方法包括：获取吞咽造影视频数据；根据吞咽造影视频数据提取视频特征；所述视频特征包括RGB特征以及光流特征；将提取到的视频特征输入可变窗口大小的注意力机制，进行特征增强处理，输出视觉增强特征；将视觉增强特征输入由粗到细两阶段微动作定位网络，输出吞咽造影微动作定位和识别的结果。本发明通过利用视频理解中的时序动作定位技术，实现对吞咽造影视频进行时序上的自动定位，获取吞咽过程中各微动作的时序信息，为实现吞咽造影智能定量分析，提供可靠的依据。
本发明授权一种微动作时间学参数获取方法、装置及介质在权利要求书中公布了：1.一种微动作时间学参数获取方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取吞咽造影视频数据； 根据吞咽造影视频数据提取视频特征；所述视频特征包括RGB特征以及光流特征； 将提取到的视频特征输入可变窗口大小的注意力机制，进行特征增强处理，输出视觉增强特征； 将视觉增强特征输入由粗到细两阶段微动作定位网络，输出吞咽造影微动作定位和识别的结果； 所述微动作定位网络为A2Net模型； 所述将视觉增强特征输入由粗到细两阶段微动作定位网络，输出吞咽造影微动作定位和识别的结果，包括： 对于输入的视觉增强特征，A2Net模型先采用一个卷积模块处理；其中卷积模块由两个卷积层和一个池化层组成；A2Net模型同时对无锚定框模块和有锚定框模块进行预测，无锚定框模块生成分类损失和回归损失，有锚定框模块生成分类损失、重叠损失和回归损失；将无锚定框模块和有锚定框模块的动作定位结果合并在一起，通过非极大值抑制算法获得最终的定位结果。
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