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龙图腾网获悉延安大学申请的专利基于多路径网络结构和多深监督机制的意图对象预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：CN115171050B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202210925839.0，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权基于多路径网络结构和多深监督机制的意图对象预测方法是由马宗楠;张富春;南智雄设计研发完成，并于2022-08-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多路径网络结构和多深监督机制的意图对象预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多路径网络结构和多深监督机制的意图对象预测方法,包括以下步骤：获取初始图像样本，根据初始图像样本通过人体注意力模块获取视觉注意概率图，根据初始图像样本对初始图像样本中手的关键点进行检测并进行高斯滤波获得手位置概率图，根据所述初始图像样本通过全局语义与局部轮廓模块提取物体轮廓信息；基于所述视觉注意概率图、所述手位置概率图和所述物体轮廓信息进行基于空间注意力的融合，再进行深监督处理获得所述初始图像样本的下一个短期活动对象的准确概率图，完成意图对象预测。本发明基于深监督机制整合了全局语义与局部轮廓信息，人体注意力和手部关键点的线索，预测以自我为中心的图像中的短期下一个活动对象。

本发明授权基于多路径网络结构和多深监督机制的意图对象预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多路径网络结构和多深监督机制的意图对象预测方法，包括以下步骤： 获取初始图像样本，根据所述初始图像样本获得视觉注意概率图； 根据所述初始图像样本通过高斯滤波获得手位置概率图； 根据所述初始图像样本通过全局语义与局部轮廓提取物体轮廓信息； 基于所述视觉注意概率图、所述手位置概率图和所述物体轮廓信息进行融合，再进行深监督处理获得所述初始图像样本的下一个短期活动对象的准确概率图，完成意图对象预测； 基于所述视觉注意概率图、所述手位置概率图和所述物体轮廓信息进行空间注意力融合的方法具体包括： 首先将人体注意力模块的输出Fv，手部关键点的概率图Fh，全局语义信息和局部轮廓信息Fs通过三个独立的卷积层进行批量归一化，转化为相同维度的子空间，再将它们相加得到Fc，随后输入空间注意力进行目标定位，并进行变换或者获取权重，找到所述目标中最重要的部分进行处理，然后再对空间注意力的输出Fa进行细化，输出下一活动物体所在位置的概率图； 获得所述初始图像样本的下一个短期活动对象的准确概率图具体包括：基于深监督机制对所述空间注意力处理后的概率图进行迭代训练获取损失函数，根据所述损失函数再进行深监督机制处理获得所述初始图像样本的下一个短期活动对象的准确概率图。

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