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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于前瞻引导和双向优化损失的早期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：CN117275091B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202311253571.1，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于前瞻引导和双向优化损失的早期行为预测方法及系统是由常发亮;张仁杰;刘春生;王彬;王德鑫;郇恒强设计研发完成，并于2023-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于前瞻引导和双向优化损失的早期行为预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于前瞻引导和双向优化损失的早期行为预测方法及系统；其中方法，包括：获取待预测用户的活动行为视频；对视频的每一帧图像提取出三维骨架，得到视频对应的整体三维骨架序列；将视频对应的整体三维骨架序列划分成若干个部分，得到若干个局部三维骨架序列；将随机一个局部三维骨架子序列，均输入到训练后的早期行为预测模型中，输出早期行为预测结果标签；其中，训练后的早期行为预测模型，其总损失函数为同构前瞻学习损失函数和双向联合鲁棒性损失函数的求和结果。

本发明授权基于前瞻引导和双向优化损失的早期行为预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于前瞻引导和双向优化损失的早期行为预测方法，其特征是，包括： 获取待预测用户的活动行为视频；对视频的每一帧图像提取出三维骨架，得到视频对应的整体三维骨架序列；将视频对应的整体三维骨架序列划分成若干个部分，得到若干个局部三维骨架序列； 将随机一个局部三维骨架子序列，均输入到训练后的早期行为预测模型中，输出早期行为预测结果标签； 其中，训练后的早期行为预测模型，其总损失函数为同构前瞻学习损失函数和双向联合鲁棒性损失函数的求和结果； 所述同构前瞻学习损失函数，具体包括：设定一个包含T帧的完整序列样本为，根据观测比例将划分为M个不同进度子序列，表示为，，表示结果向下取整，，所包含的可观测序列帧数；获取的特征编码表示为，的特征编码表示为；采用锐度因子生成器计算锐度平衡因子α： ；其中，C表示行为类别数量，表示第二特征提取模型的全连接层的输出值；最终，全局特征经过锐度平衡后输出的概率分布表示为:； 其中，Zi为第一特征提取模型的输出值；在衡量与之间的分布差异时，采用JS散度作为损失函数： ； 其中，表示同构前瞻学习损失函数；为第二特征提取模型输出的概率分布，表示KL散度： 其中，表示类别数； 所述双向联合鲁棒性损失函数，具体包括： ； 其中，C表示类别总数，和表示对应c类别的标签分布；γ表示平衡参数；表示类别c的部分序列；表示第二特征提取模型对类别c输出的概率分布； ；； 其中，,是用于平衡和的参数。

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大学，其通讯地址为：250061 山东省济南市历下区经十路17923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”。

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