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龙图腾网获悉北京联合大学申请的专利一种基于动作关联注意力的弱监督视频时序动作定位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：CN114898259B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202210481400.3，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于动作关联注意力的弱监督视频时序动作定位方法是由徐成;李梦竹;刘宏哲;付莹;徐冰心;潘卫国;代松银设计研发完成，并于2022-05-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于动作关联注意力的弱监督视频时序动作定位方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于动作关联注意力的弱监督视频时序动作定位方法，采用动作关联注意力模型来建立视频中动作片段之间的关系，进而实现动作片段的定位及分类；其中，所述的动作关联注意力模型，利用查询机制建立弱监督的预训练，并将查询机制的输出输入到Transformer架构的解码器中用于实现查询集合的时间定位；利用Transformer架构的编码器确定视频片段特征之间的关系，实现视频中动作片段的分类。本申请实现了采用弱监督方法实现视频的时序动作定位。

本发明授权一种基于动作关联注意力的弱监督视频时序动作定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于动作关联注意力的弱监督视频时序动作定位方法，其特征在于：采用动作关联注意力模型来建立视频中动作片段之间的关系，进而实现动作片段的定位及分类；其中，所述的动作关联注意力模型，利用查询机制建立弱监督的预训练，并将查询机制的输出输入到Transformer架构的解码器中用于实现查询集合的时间定位；利用Transformer架构的编码器确定视频片段特征之间的关系，实现视频中动作片段的分类； 其中，所述的动作关联注意力模型通过全局匹配损失算法进行训练，通过二分匹配实现唯一预测；采用分类损失函数特征重建损失函数和定位损失函数进行联合训练；其中，分类损失函数用于监督特征分类效果；特征重建损失用于平衡分类和定位对特征的不同偏好；定位损失函数用于定位给定特征的开始和结束时间中测量邻近性的视频片段损失；其中，表示开始时间，表示结束时间，si表示动作发生的起止时间； 假设是动作真值集，其中ai＝ci，si，ri，对于第i个动作ai，ci是动作类别，si是动作发生的起止时间，ri是动作的特征；是动作预测集；所述的N远远大于M；采用匈牙算法作为匹配损失函数，计算预测集和真值ai之间的相同损失；所有匹配对的匈牙利损失LH定义为： 其中，是由最优二分匹配计算的αi的动作序号；当预测出的标签在集合中时为1，否则为0；是对于的ci类预测的概率损失函数。

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