以萨技术股份有限公司邱志鹏获国家专利权
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龙图腾网获悉以萨技术股份有限公司申请的专利一种基于深度学习的时序行为检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：CN116434118B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202310423818.3，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于深度学习的时序行为检测方法及系统是由邱志鹏;李凡平;石柱国设计研发完成，并于2023-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度学习的时序行为检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于时序行为检测领域，提供了一种基于深度学习的时序行为检测方法及系统，针对现有时序行为检测方法结构复杂、计算量大且部署困难的问题，借鉴了借鉴yolo目标检测算法，将时序行为检测任务设计为特征提取模块、特征融合模块、预测模块三部分组成，通过基于不同尺度的特征块，在空间向进行平均池化操作，在时序方向上预测行为的开始时间和结束时间，实现了场景化通用目标识别与行为分析的应用。
本发明授权一种基于深度学习的时序行为检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的时序行为检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取待检测的视频序列； 基于待检测的视频序列和训练后的时序行为检测模型，得到行为的类别、行为的边界和行为的质量； 其中，所述时序行为检测模型的构建过程为： 基于待检测的视频序列进行特征提取，得到多个具有不同分辨率的特征块； 对多个具有不同分辨率的特征块进行扩展，得到对应的不同尺度的特征块； 基于不同尺度的特征块，在空间向进行平均池化操作，在时序方向上预测行为的开始时间和结束时间，根据不同尺度三维特征块预测不同长度周期内的行为； 所述时序行为检测模型进行训练时，采用simOTA算法实现训练过程中标签的分配，分别使用行为类别损失函数、边界损失函数和掩码损失函数计算模型训练过程中产生的损失，基于该损失使用优化器优化模型参数。
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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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