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龙图腾网获悉中国地质大学(武汉);中建三局智能技术有限公司;中建三局第二建设工程有限责任公司申请的专利基于高精度边界预测的时序动作检测方法及计算机设备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：CN115588230B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202211051519.3，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于高精度边界预测的时序动作检测方法及计算机设备是由殷蔚明;陈思微;黄罗琪;罗大鹏;陈应;程卓;李欣;王良波;柳旭辉设计研发完成，并于2022-08-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于高精度边界预测的时序动作检测方法及计算机设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一个基于高精度边界预测的时序动作检测方法及计算机设备。该方法的任务是对候选提名由粗到细的多阶段修正从而高质量、高效率地完成时序动作定位，主要包含以下步骤：针对起始、中间和结束三个过程进行高斯过程建模，输出每帧为某个动作起始、中间和结束的概率，用于提升边界预测和动作分类的质量；针对从视频中提取到的特征图进行帧级分类；生成高质量的时序候选动作提名和对应的置信度分数；对回归网络结果、帧级动作分类网络结果以及精细动作提名生成网络结果设计总损失函数对时序动作检测架构进行优化。本发明提高了时序动作检测的精度和效率。

本发明授权基于高精度边界预测的时序动作检测方法及计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种基于高精度边界预测的时序动作检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：采用特征提取器对未剪辑的视频X进行特征提取，得到特征其中T×D表示特征维度，T是视频的总片段个数，i表示片段序号，D是每个片段特征的维度，fi表示第i个片段的视觉特征； S2：通过高斯过程建模每个时序动作实例的开始、中间和结束三个过程生成对应的置信度曲线，得到第t帧的第k类动作开始置信度分数中间过程的置信度分数和结束置信度分数 S3：通过动作回归模块预测视频第t帧的第k类动作置信度分数其中C为数据集动作总类别数； S4：将S1的特征F输入时序动作分割模型，输出每一帧的动作分类yo∈RT×k和每类动作的置信度分数Saction，其中k为动作类别； S5：使用S3中得到的置信度分数修正由S4中得到的每一帧的动作分类，得到每一帧修正后的动作分类yn∈RT×k以及提名的动作类别Y，并根据帧级别的动作分类进一步获得帧级别的动作提名信息NP为提名个数； S6：将S1的特征F输入TCANet模型，得到视频X的片段级别的候选动作提名信息和每个候选动作提名的置信度分数Sprops； S7：使用非极大抑制算法去除S6中冗余的时序提名； S8：计算S5获得的帧级别的动作提名信息和S7获得的片段级别的候选动作提名信息的交叠率IoU值，当交叠率IoU值大于阈值时，进行融合得到时序动作提名信息并计算对应的时序动作检测置信度分数Sdet； S9：根据整个时序动作检测任务S2-S8构建多任务学习模型，通过融合回归损失、分类损失、时序提名定位损失对多任务学习模型进行训练，训练完成后，通过训练好的多任务学习模型输出最终的时序动作检测结果，所述时序动作检测结果包括：融合得到时序动作提名信息动作类别Y以及对应的时序动作检测置信度分数Sdet；所述动作类别Y为从步骤S5得到的提名的动作类别Y。

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中国地质大学(武汉);中建三局智能技术有限公司;中建三局第二建设工程有限责任公司，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388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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