平安科技(深圳)有限公司郑喜民获国家专利权
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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利基于强化学习的视频分类方法、装置和计算机设备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：CN115272703B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202210819628.9，技术领域涉及：G06V10/46；该发明授权基于强化学习的视频分类方法、装置和计算机设备是由郑喜民;胡浩楠;舒畅;陈又新设计研发完成，并于2022-07-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于强化学习的视频分类方法、装置和计算机设备在说明书摘要公布了：本申请为人工智能技术的强化学习技术领域，本申请提供了一种基于强化学习的视频分类方法、装置和计算机设备，其中，方法包括：获取待分类视频的当前视频帧和视觉关注点；将当前视频帧和上一视频帧的分类得分输入归因模型，生成特征图和第一注意力图，归因模型的损失函数包括面积损失子函数；根据当前视频帧和视觉关注点生成视觉关注图；将视觉关注图输入视觉显著性模型生成第二注意力图；将第二注意力图与所述第一注意力图融合，生成第三注意力图；根据第三注意力图和特征图生成特征向量；根据特征向量获取当前视频帧的分类得分和下一视频帧的视觉关注点。上述的方法、装置和计算机设备具有更好的可解释性和更高的准确度。
本发明授权基于强化学习的视频分类方法、装置和计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的视频分类方法，其特征在于，用于视频分类，包括： 获取待分类视频的当前视频帧和视觉关注点，其中，所述视觉关注点基于上一视频帧获得； 将所述当前视频帧和所述上一视频帧的分类得分输入归因模型，生成特征图和第一注意力图，其中，所述归因模型的损失函数包括面积损失子函数； 根据所述当前视频帧和所述视觉关注点生成视觉关注图； 将所述视觉关注图输入视觉显著性模型生成第二注意力图； 将所述第二注意力图与所述第一注意力图融合，生成第三注意力图； 根据所述第三注意力图和所述特征图生成特征向量； 根据所述特征向量获取当前视频帧的分类得分和下一视频帧的视觉关注点； 损失函数中添加面积损失： 归因模型的总损失函数为： 其中，为根据EM算法得到的归因模型的损失函数，为面积损失子函数，为超参数，为归因模型输出的归因图，即第一注意力图。
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平安科技(深圳)有限公司，其通讯地址为：518000 广东省深圳市福田区福田街道福安社区益田路5033号平安金融中心23楼；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”。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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