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申请/专利权人：浙江大学

摘要：本发明公开了一种用于儿童ADHD早筛与辅诊的弱监督异常行为检测系统及设备，包括多模态特征编码与融合模块，用于获取儿童的眼动注意和身体姿态序列，得到多模态融合特征；异常时域候选定位与分类模块，用于通过时域候选定位网络生成异常行为时域候选，利用异常行为分类器进行分类，再得到每个异常行为类别的得分；异常时域伪标签生成与弱监督学习模块，用于获取时序类激活序列，并生成伪标签；正常‑异常时段辅助协同学习模块，用于生成包含正常行为类别的得分序列，利用topk池化进行处理，得到聚合后每类行为类别的预测得分；弱监督异常行为检测推理模块，其利用非极大值抑制方法对经过softmax的时序类激活序列进行筛选，最终得到异常行为检测的结果。

主权项：1.一种用于儿童ADHD早筛与辅诊的弱监督异常行为检测系统，其特征在于，包括：多模态特征编码与融合模块，用于获取儿童的眼动注意和身体姿态序列，并利用模态编码与互增强网络获取多模态融合特征；所述模态编码与互增强网络包括眼动注意编码器和身体姿态序列编码器；异常时域候选定位与分类模块，用于获取多模态特征编码与融合模块输出的多模态融合特征，将多模态融合特征通过时域候选定位网络生成异常行为时域候选，并利用异常行为分类器对异常行为时域候选的异常行为类别进行分类，得到时序类激活序列，再对时序类激活序列进行后处理，得到每个异常行为类别的得分；所述时域候选定位网络包括正常-异常行为分类器和GumbelSoftmax操作；异常时域伪标签生成与弱监督学习模块，用于获取异常时域候选定位与分类模块输出的时序类激活序列，并通过信息熵处理获得预测信息熵，通过分离操作获得异常行为类别概率分布曲线，计算预测信息熵与异常行为类别概率分布曲线相乘的结果，将相乘结果通过高斯滤波生成伪标签；正常-异常时段辅助协同学习模块，用于获取多模态特征编码与融合模块输出的多模态融合特征，将多模态融合特征通过异常行为分类器生成包含正常行为类别的得分序列，利用topk池化对包含正常行为类别的得分序列进行处理，得到聚合后每类行为类别的预测得分；弱监督异常行为检测推理模块，用于获取异常时域候选定位与分类模块输出的时序类激活序列，利用非极大值抑制方法对经过softmax的时序类激活序列进行筛选，最终得到异常行为检测的结果。

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