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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利渐进式特权信息蒸馏的在线动作检测方法和系统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：CN114120189B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202111388139.4，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权渐进式特权信息蒸馏的在线动作检测方法和系统是由王延峰;赵培森;张小云;张娅设计研发完成，并于2021-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本渐进式特权信息蒸馏的在线动作检测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种渐进式特权信息蒸馏的在线动作检测方法及系统，包括：步骤S1：对未经裁剪的视频使用视频特征提取网络进行特征提取，得到能够表达视频语义信息的视频特征序列；步骤S2：截取当前时刻之后不同时长的视频，并利用相应的视频特征序列分别对多个不同的离线教师模型进行训练；步骤S3：利用提取的视频特征序列对在线学生模型进行训练，得到训练后的在线学生模型；步骤S4：将离线教师模型和在线学生模型在模型层面的不同层次间进行特征对齐；步骤S5：特征对齐后，在线学生模型通过渐进式模型蒸馏的方式向多个不同的离线教师模型学习；步骤S6：利用提取的视频特征序列根据蒸馏学习后的的在线学生模型预测当前时刻动作检测的结果。

本发明授权渐进式特权信息蒸馏的在线动作检测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种渐进式特权信息蒸馏的在线动作检测方法，其特征在于，包括： 步骤S1：对未经裁剪的视频使用视频特征提取网络进行特征提取，得到能够表达视频语义信息的视频特征序列； 步骤S2：截取当前时刻之后不同时长的视频，并利用相应的视频特征序列分别对多个不同的离线教师模型进行训练； 步骤S3：利用提取的视频特征序列对在线学生模型进行训练，得到训练后的在线学生模型； 步骤S4：将训练后的离线教师模型和训练后的在线学生模型在模型层面的不同层次间进行特征对齐； 步骤S5：特征对齐后，在线学生模型通过渐进式模型蒸馏的方式分别向多个不同的离线教师模型学习； 步骤S6：利用提取的视频特征序列根据蒸馏学习后的的在线学生模型预测当前时刻动作检测的结果； 所述步骤S4采用： 步骤S4.1：对于离线教师模型和在线学生模型同一时刻的特征表达，利用划分的预设维度在线学生模型特征向离线教师模型学习，从而保证离线教师模型和在线学生模型在同一时刻的特征表达所对应的特权信息差异相同； 步骤S4.2：对于离线教师模型和在线学生模型同一层的特征表达，利用划分的预设维度在线学生模型特征向离线特征模型特征学习，从而保证离线教师模型和在线学生模型在同一层的特征表达所对应的特权信息差异相同； 所述步骤S5采用：在线学生模型通过渐进式模型蒸馏的方式根据预设要求分别和多个不同的离线教师模型进行蒸馏学习，从而在离线教师模型的特权信息不断增多的情况下，完成渐进式蒸馏；具体的蒸馏形式包括输出概率层面的约束和特征层面的约束； 所述输出概率层面的约束采用： 所述特征层面的约束采用： 其中，L和N分别表示模型的层数以及视频特征序列的长度；代表度量KL散度的函数；τ为温度系数；σ表示softmax函数；和分别表示在线学生模型和离线教师模型在t时刻的动作概率输出；和分别表示在线学生模型和离线教师模型在t时刻以及模型第l层的对齐后的特征表达。

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