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龙图腾网获悉中芯万业科技有限公司申请的专利基于深度学习的多场景目标检测与行为识别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：CN121387259B 。

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：202511949614.9，技术领域涉及：G06F8/33；该发明授权基于深度学习的多场景目标检测与行为识别方法及系统是由马健设计研发完成，并于2025-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的多场景目标检测与行为识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于深度学习的多场景目标检测与行为识别方法及系统，涉及软件开发行为分析技术领域，包括获取软件开发环境中的代码编辑操作序列、界面交互事件序列与文件访问记录序列，组成多模态开发行为数据流；对多模态开发行为数据流进行开发场景识别，得到场景状态标识；构建语义感知特征提取器，对代码编辑操作序列进行语法结构解析与语义依赖建模，提取抽象语法树结构与程序执行路径图，组合得到代码结构化特征；进行代码模式匹配与异常模式定位，得到目标代码段检测结果；提取操作时序特征并与代码结构化特征进行跨模态特征对齐，得到统一行为向量；进行时序依赖推理与行为模式分类，得到行为识别结果。

本发明授权基于深度学习的多场景目标检测与行为识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的多场景目标检测与行为识别方法，其特征在于，包括： 获取软件开发环境中的代码编辑操作序列、界面交互事件序列与文件访问记录序列并组成多模态开发行为数据流； 对所述多模态开发行为数据流进行开发场景识别，通过解析开发阶段语义特征与任务上下文特征，得到场景状态标识； 基于所述场景状态标识构建语义感知特征提取器，利用所述语义感知特征提取器对所述代码编辑操作序列进行语法结构解析与语义依赖建模，提取代码片段的抽象语法树结构与程序执行路径图，并组合得到代码结构化特征；将所述代码结构化特征进行代码模式匹配与异常模式定位，识别代码中的目标功能单元位置与潜在缺陷位置，得到目标代码段检测结果； 基于所述目标代码段检测结果从所述界面交互事件序列与所述文件访问记录序列中提取与目标代码段相关联的操作时序特征，将所述操作时序特征与所述代码结构化特征进行跨模态特征对齐，得到统一行为向量，包括： 从所述目标代码段检测结果中提取所述目标功能单元位置与所述潜在缺陷位置对应的代码行号范围，建立所述代码行号范围与所述界面交互事件序列和所述文件访问记录序列的时序关联索引； 根据所述时序关联索引，筛选时间戳落入所述代码行号范围对应的编辑时间区间内的界面交互事件与文件访问记录，提取界面交互事件的控件类型与交互动作类型，提取文件访问记录的文件路径与访问操作类型，按时间顺序构建操作时序特征； 对所述代码结构化特征中的抽象语法树结构提取节点类型与节点层级深度并编码为语法结构向量，对所述程序执行路径图提取数据流依赖关系链与控制流跳转关系链的起点节点与终点节点编码为执行路径向量； 将所述操作时序特征、所述语法结构向量与所述执行路径向量进行跨模态对齐后，投影至统一特征空间并进行拼接融合，得到所述统一行为向量； 对所述统一行为向量进行时序依赖推理与行为模式分类，识别开发者的编码行为类型，包括： 构建所述统一行为向量中操作时序特征、语法结构向量与执行路径向量之间的时序依赖关系，根据所述时序依赖关系提取统一行为向量在时间维度上的时序依赖表征向量； 对所述时序依赖表征向量进行时间窗口分段，计算各时间窗口段内时序依赖表征向量的特征变化率，识别所述特征变化率超过预设变化阈值的所述时间窗口段作为行为转换节点； 在所述行为转换节点对应的时序依赖表征向量片段中，计算操作时序特征变化模式与代码结构化特征变化模式之间的协同度，构建行为转换特征集合； 利用行为模式分类网络学习时序依赖表征向量与预定义编码行为类型之间的映射关系，根据所述映射关系将时序依赖表征向量映射为初始分类特征，利用所述行为转换特征集合对所述初始分类特征进行特征增强，计算特征增强后的初始分类特征与各预定义编码行为类型的相似度分值，选取相似度分值最高的预定义编码行为类型作为所述编码行为类型，得到行为识别结果。

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