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龙图腾网获悉中国科学院计算技术研究所申请的专利基于循环一致性的第一视角视频行为预测方法及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：CN116434108B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202310232698.9，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于循环一致性的第一视角视频行为预测方法及系统是由蒋树强;张天予;闵巍庆设计研发完成，并于2023-03-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于循环一致性的第一视角视频行为预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于循环一致性的第一视角视频行为预测方法和系统，通过在高维特征空间构建过去信息蒸馏损失函数、未来信息蒸馏损失函数、后向‑前向循环一致性损失函数以及前向‑后向循环一致性损失函数，充分学习过去内容和当前观察内容、当前观察内容和未来内容之间的时序上下文关系。在测试时，我们只根据观察内容去预测未来的行为，通过隐式地扩展可观察的时序范围，在一定程度上能够克服难以获取长距离时序信息的客观条件限制，进而利用更多的信息辅助进行行为预测。

本发明授权基于循环一致性的第一视角视频行为预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于循环一致性的第一视角视频行为预测方法，其特征在于，包括： 步骤1、将第一视角的训练视频按时间划分成三个片段，分别代表过去内容、观察内容和未来内容，通过特征提取模块对该过去内容、该观察内容和该未来内容提取特征，得到过去特征、观察特征和未来特征，将该观察特征输入基于线性层的后向映射模块，得到该观察内容的第一过去预测值，基于该第一过去预测值和该过去特征的相似度，构成第一损失函数； 步骤2、将该过去预测值输入基于线性层的前向映射模块，得到该第一过去预测值的第一未来预测值，基于该第一未来预测值和该观察特征的相似度，构成第二损失函数； 步骤3、将该观察特征输入该前向映射模块，得到该观察内容的第二未来预测值，基于该第二未来预测值和该未来特征的相似度，构成第三损失函数； 步骤4、将该第二未来预测值输入该后向映射模块，得到该第二未来预测值的第二过去预测值，基于该第二过去预测值和该观察特征的相似度，构成第四损失函数； 步骤5、将该第二未来预测值输入分类层，得到预测类别，基于该预测类别和该训练视频中标记的目标类别，构成第五损失函数； 步骤6、将该第一损失函数只第五损失函数相加，构成总损失函数，以迭代训练更新该特征提取模块、该前向映射模块、该后向映射模块和该分类层； 步骤7、保存训练完成后的特征提取模块、前向映射模块、后向映射模块和分类层作为预测模型，以执行第一视角视频行为预测任务。

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