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申请/专利权人：武汉理工大学

摘要：本发明提出了一种基于信任风险分配令牌的识别方法、系统及电子设备，属于视频识别领域，方法包括：S1、获取无人机视角的视频序列，将所述视频序列输入至VisionTransformer主干网络中，利用3D卷积对视频序列进行时空特征提取，得到中间特征和中间特征的类别分数；S2、使用快速傅里叶变换进行频域信息分析，得到动态显著性水平分数；S3、根据动态显著性水平分数将中间特征中的令牌分为主动令牌和被动令牌；S4、计算每个被动令牌的预测不确定性分数；S5、预测不确定性分数对被动令牌进行排序和筛选；S6、对主动令牌和优化后的被动令牌进行特征提取，得到视频序列中的行为。

主权项：1.一种基于信任风险分配令牌的识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取无人机视角的视频序列，将所述视频序列输入至VisionTransformer主干网络中，利用3D卷积对视频序列进行时空特征提取，得到时空表示，并对时空特征进行特征提取和类别分数预测，得到中间特征和中间特征的类别分数；S2、使用快速傅里叶变换对中间特征进行频域信息分析，得到动态显著性水平分数；S3、根据动态显著性水平分数将中间特征中的令牌分为主动令牌和被动令牌；S4、使用证据理论和狄利克雷分布，通过Gumbel-Softmax函数计算每个被动令牌的预测不确定性分数；S5、根据被动令牌的预测不确定性分数对被动令牌进行排序和筛选，对被动令牌进行优化，得到优化后的被动令牌；S6、使用VisionTransformer主干网络对主动令牌和优化后的被动令牌进行特征提取，得到视频序列中的行为；步骤S2具体包括：S21、对中间特征进行在时间维度上的频率采样，得到频率表示freq，将时域信号转化为频域信号；其中freq∈Rc，Rc表示频率表示的通道数；S22、利用快速傅里叶变换计算各个空间和信道位置的时域信号在不同频率下的幅值，计算公式如下： ；其中，表示时域信号在不同频率下的幅值，表示中间特征，表示时域信号的采样点索引，表示时域信号的总采样点数，表示频域中的索引，对应不同频率成分；S23、根据各个空间和信道位置的时域信号在不同频率下的幅值和频率计算出各个令牌的动态显著性水平分数，其中，中间特征包括至少一个令牌，动态显著性水平分数的计算公式如下： ；其中，表示令牌的动态显著性水平分数，表示中间特征在时间维度上采样的频率，表示L2范数；令牌表示中间特征中的元素，中间特征包含了多个令牌，每个令牌表示视频序列中特定时空位置的特征信息；主动令牌为动态显著性水平分数超过预设阈值μ的令牌，被动令牌为动态显著性水平分数未达到预设阈值μ的令牌；采用证据理论DST结合狄利克雷分布，应用Gumbel-Softmax函数处理中间特征的类别分数，得到证据ek；根据DST和主观逻辑SL理论，将狄利克雷分布的参数与证据ek，以的等式联系起来，形成一个基于证据的类概率模型，则预测不确定性分数的计算公式如下： ；其中，表示不确定性分数，k表示类别的数量，S表示的和；步骤S5具体包括：S51、根据被动令牌的预测不确定性分数对被动令牌从低到高进行排序，形成被动令牌序列；S52、设置第一不确定性分数阈值和第二不确定性分数阈值，其中第二不确定性分数阈值大于第一不确定性分数阈值；S53、根据第一不确定性分数阈值和第二不确定性分数阈值对被动令牌序列进行筛选，得到优化后的被动令牌序列：将不确定性分数小于第一不确定性分数阈值的被动令牌进行保留；将不确定性分数大于第一不确定性分数阈值但小于第二不确定性分数阈值的被动令牌进行语义合并；将不确定性分数大于第二不确定性分数阈值的被动令牌删除；所述不确定性分数小于第一不确定性分数阈值的被动令牌和语义合并后的被动令牌形成优化后的被动令牌序列。

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