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龙图腾网获悉中国科学院空间应用工程与技术中心申请的专利一种基于双曲空间视觉与语言对齐的果蝇行为识别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：CN120822083B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202511340236.4，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于双曲空间视觉与语言对齐的果蝇行为识别方法是由刘康;李盛阳;吕艺璇设计研发完成，并于2025-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双曲空间视觉与语言对齐的果蝇行为识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于双曲空间视觉与语言对齐的果蝇行为识别方法，涉及人工智能与行为识别技术领域，本发明获取M个行为类别的描述信息和训练样本集，基于N个行为类别的描述信息和训练样本集对果蝇行为识别模型进行训练，以及根据除N个行为类别之外的M‑N个行为类别的描述信息构建双曲语义参考基准，并整合至果蝇行为识别模型的语义空间中，得到训练完成的果蝇行为识别模型；将待检测的果蝇二维关键点骨架序列输入训练完成的果蝇行为识别模型，输出待检测的果蝇二维关键点骨架序列对应的目标行为类别。本发明训练得到的模型能够刻画行为的层级结构与非线性动态，且能够提升对新行为类别的泛化能力，进而实现零样本场景下的跨域行为迁移识别。

本发明授权一种基于双曲空间视觉与语言对齐的果蝇行为识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双曲空间视觉与语言对齐的果蝇行为识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取M个行为类别的描述信息和训练样本集，描述信息包括全局语义描述和身体部位级细粒度描述，训练样本集包括M个行为类别中N个行为类别对应的多个果蝇二维关键点骨架序列，其中M大于N，且M和N为正整数，其中，所述N个行为类别为已见行为类别，除N个行为类别之外的M-N个行为类别为未见行为类别； 基于N个行为类别的描述信息和训练样本集对果蝇行为识别模型进行训练，以及根据除所述N个行为类别之外的M-N个行为类别的描述信息构建双曲语义参考基准，并整合至所述果蝇行为识别模型的语义空间中，得到训练完成的果蝇行为识别模型； 获取待检测的果蝇二维关键点骨架序列； 将所述待检测的果蝇二维关键点骨架序列输入所述训练完成的果蝇行为识别模型，输出所述待检测的果蝇二维关键点骨架序列对应的目标行为类别，所述目标行为类别为所述M个行为类别中的一个； 所述果蝇行为识别模型包括特征提取模块、双曲嵌入模块和语义对齐模块；所述特征提取模块用于根据所述多个果蝇二维关键点骨架序列确定包括多个子区域的时间-空间骨架图，所述多个子区域包括头部、躯干、翅膀、腿部、背部和腹部，通过时空图卷积网络提取每个果蝇二维关键点骨架序列的动态运动特征，得到每个果蝇二维关键点骨架序列对应的第一特征信息，所述第一特征信息包括全局骨架特征和每个子区域的局部特征；所述双曲嵌入模块用于将所述第一特征信息从欧几里得空间投影至双曲空间中，得到每个果蝇二维关键点骨架序列的第二特征信息，所述第二特征信息包括全局骨架双曲表示和每个子区域局部双曲表示；所述语义对齐模块用于将所述M个行为类别的描述信息转换为全局语义描述对应的全局语义向量和身体部位级细粒度描述对应的每个子区域的部位级语义向量，对所述全局语义向量和部位级语义向量执行范数裁剪处理，使向量范数约束在预设半径r的范围内，以适配双曲空间的几何特性，对于M-N个行为类别，将所述全局语义向量和部位级语义向量作为双曲语义空间中的双曲语义参考基准，整合至所述果蝇行为识别模型的统一双曲语义空间中；在所述统一双曲语义空间中，对同一行为类别的第二特征信息包括的全局骨架双曲表示与全局语义向量进行对齐、对同一行为类别的第二特征信息包括的每个子区域局部双曲表示和部位级语义向量进行对齐，得到对齐结果，并基于对齐结果训练模型。

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