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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种基于多尺度可变形Transformer网络的人与物交互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：CN116758298B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202211447645.0，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权一种基于多尺度可变形Transformer网络的人与物交互检测方法是由刘盛;郭炳男;张峰;陈俊皓;陈瑞祥设计研发完成，并于2022-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多尺度可变形Transformer网络的人与物交互检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多尺度可变形Transformer网络的人与物交互检测方法，将待检测图像输入到多尺度骨干网络提取特征，并输入至可变形Transformer编码器中完成多尺度特征的编码，得到视觉上下文特征；然后将视觉上下文特征输入到级联架构的可变形Transformer解码器，得到人与物解码特征和动作解码特征；将人与物解码特征通过一个嵌入层以及FFN网络，检测得到人与物体的边界框和物体类别，将动作解码特征通过FFN网络，检测得到动作类别；最后将检测得到的人与物体的边界框、物体类别和动作类别通过非极大值抑制滤除重复的预测，在待检测图像中绘制显示得到最终的结果。本发明引入级联可变形解码器结构，以一致性地获得复杂环境中的交互预测。

本发明授权一种基于多尺度可变形Transformer网络的人与物交互检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度可变形Transformer网络的人与物交互检测方法，其特征在于，所述基于多尺度可变形Transformer网络的人与物交互检测方法，包括： 将待检测图像输入到多尺度骨干网络提取特征，将提取的各个尺度的特征展平为一维向量，并输入至可变形Transformer编码器中完成多尺度特征的编码，得到视觉上下文特征； 将视觉上下文特征输入到级联架构的可变形Transformer解码器，得到人与物解码特征和动作解码特征； 将人与物解码特征通过一个嵌入层以及FFN网络，检测得到人与物体的边界框和物体类别，将动作解码特征通过FFN网络，检测得到动作类别； 将检测得到的人与物体的边界框、物体类别和动作类别通过非极大值抑制滤除重复的预测，在待检测图像中绘制显示得到最终的结果； 其中，所述级联架构的可变形Transformer解码器包括级联的人与物解码器和动作解码器； 所述人与物解码器和动作解码器均包括若干层可变形解码层，每一个可变形解码层包括可变形多头自注意力模块和多尺度可变形自注意力模块。

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浙江工业大学，其通讯地址为：310014 浙江省杭州市下城区朝晖六区；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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