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龙图腾网获悉山东省人工智能研究院;天津理工大学申请的专利基于时空信息和视频上下文信息挖掘的视频动作检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：CN116563749B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202310412098.0，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于时空信息和视频上下文信息挖掘的视频动作检测方法是由高赞;崔兴磊;高文杰;赵一博;薛彦兵;王志岗;周冕设计研发完成，并于2023-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时空信息和视频上下文信息挖掘的视频动作检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于时空信息和视频上下文信息挖掘的视频动作检测方法，属于计算机视觉和模式识别技术领域，准确地实现了对视频中动作实例的定位和分类；该发明方法的具体步骤如下：（1）视频特征提取；（2）基于时空信息和视频上下文信息挖掘的视频动作检测方法的网络模型搭建；（3）基于时空信息和视频上下文信息挖掘的视频动作检测方法的目标函数构建；（4）基于时空信息和视频上下文信息挖掘的视频动作检测方法；本发明基于已知数据集对视频中的动作实例进行高效定位和分类，并且方法收敛速度快。

本发明授权基于时空信息和视频上下文信息挖掘的视频动作检测方法在权利要求书中公布了：1.基于时空信息和视频上下文信息挖掘的视频动作检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 1）视频特征提取： 将待检测的动作视频，通过预训练的I3D网络对整个视频进行特征提取，获得整个视频的时空特征序列V，每个视频会以特征序列来表示并且输入到网络模型中； 2）基于时空信息和视频上下文信息挖掘的视频动作检测方法的网络模型搭建： 201.将步骤1）中的特征序列作为时序信息增强模块和通道信息增强模块的输入； 202.时序信息增强模块和通道信息增强模块的特征进行融合获得时空信息增强后的特征序列并作为时间上下文捕获模块和语义上下文捕获模块的输入； 203.将时间上下文信息捕获模块和语义上下文捕获模块产生的特征与增强的时空特征进行融合得到用于分类和定位特征序列; 204.将分类特征与定位特征进行融合最为最终的定位特征，通过分类器和定位器获得最终的分类结果和定位偏移； 3构建基于时空信息和视频上下文信息挖掘的视频动作检测方法的目标函数： 301.采用Focalloss来对动作实例的类别进行约束并且支队正样本进行约束; 302.对视频中的动作实例进行定位采用DIoUloss来约束预测动作中心点与真实动作中线点以及预测动作偏移和真实动作偏移的差异。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东省人工智能研究院;天津理工大学，其通讯地址为：250013 山东省济南市历下区科院路19号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。