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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种人与物体交互检测预训练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：CN118053203B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202410212215.3，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种人与物体交互检测预训练方法是由丁长兴;李星奥;李卓龙设计研发完成，并于2024-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种人与物体交互检测预训练方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种人与物体交互检测预训练方法，该方法包括下述步骤：分别获取目标检测和动作识别的数据集，对数据集进行增强处理；构建预训练网络并对预训练网络进行初始化，预设损失函数，基于损失函数监督预训练网络的目标检测网络和动作识别网络的输出；使用训练完成的预训练网络参数作为人与物体交互检测网络的初始化权重。本发明基于解耦思想，通过将预训练过程解耦为人与物体交互检测中的两个子任务，从而可以获得大量已有标注信息的数据用来进行预训练，两个子任务都可以受益于干净的标注信息，在微调后能显著提高人与物体交互检测的准确度。

本发明授权一种人与物体交互检测预训练方法在权利要求书中公布了：1.一种人与物体交互检测预训练方法，其特征在于，包括下述步骤： 分别获取目标检测和动作识别的数据集，对数据集进行增强处理； 构建预训练网络并对预训练网络进行初始化，具体包括： 构建并初始化基于CNN的深度神经网络，增强后数据集的训练图片输入深度神经网络得到特征图F； 构建并初始化Transformer编码器，构建输入图像特征的位置编码，将特征图F和位置编码输入到Transformer编码器得到图片特征； 构建并初始化Transformer检测解码器，将Transformer编码器更新后的图片特征和位置编码输入Transformer检测解码器得到输出特征向量集合； 设定过滤可靠人物实例的阈值，输出特征向量集合经过阈值过滤得到可靠人物实例； 构建并初始化Transformer交互解码器，将可靠人物实例、图片特征、位置编码输入Transformer交互解码器得到输出特征向量集合； 构建并初始化目标检测网络，输出特征向量集合经过目标检测网络预测得到目标检测数据集待测图片中物体的位置和类别，并基于匈牙利算法与目标检测数据集标注物体实例进行匹配； 构建并初始化动作识别网络，输出特征向量集合经过动作识别网络，预测得到动作识别数据集待测动作识别图片中动作交互的类别； 预设损失函数，基于损失函数监督预训练网络的目标检测网络和动作识别网络的输出； 使用训练完成的预训练网络参数作为人与物体交互检测网络的初始化权重。

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华南理工大学，其通讯地址为：511458 广东省广州市南沙区环市大道南路25号华工大广州产研院；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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