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龍圖騰網(wǎng)恭喜浙江大學(xué)申請(qǐng)的專利視聽(tīng)事件定位方法和系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN113971776B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-03-21發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202111202501.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/40；該發(fā)明授權(quán)視聽(tīng)事件定位方法和系統(tǒng)是由趙洲;夏炎;姜偉昊;沈子棟設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-10-15向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本視聽(tīng)事件定位方法和系統(tǒng)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種視聽(tīng)事件定位方法和系統(tǒng)，屬于視聽(tīng)事件定位領(lǐng)域。為了更好地解決AVE任務(wù)中存在的音視頻信息不一致的問(wèn)題，本發(fā)明提出了一種新的時(shí)間級(jí)和事件級(jí)跨模態(tài)背景抑制網(wǎng)絡(luò)，將音頻和視頻信息作為彼此的監(jiān)控信號(hào)。此外，為了抑制一種模式中的低概率事件，本發(fā)明使用音頻和視覺(jué)預(yù)測(cè)的CAS分?jǐn)?shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)；此外，為更好地從復(fù)雜的視頻幀中提取關(guān)鍵的視覺(jué)區(qū)域特征，本發(fā)明設(shè)計(jì)了一個(gè)跨模態(tài)門(mén)控注意模塊CMGA。本發(fā)明可高效完成完全監(jiān)督和弱監(jiān)督AVE任務(wù)及弱監(jiān)督AVVB任務(wù)。

本發(fā)明授權(quán)視聽(tīng)事件定位方法和系統(tǒng)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種視聽(tīng)事件定位方法，其特征在于，包括：獲取AVE數(shù)據(jù)集作為訓(xùn)練樣本；將樣本通過(guò)跨模態(tài)背景抑制網(wǎng)絡(luò)，得出事件預(yù)測(cè)；所述的跨模態(tài)背景抑制網(wǎng)絡(luò)，包括跨模態(tài)門(mén)控注意模塊、時(shí)間級(jí)背景抑制模塊、事件級(jí)背景抑制模塊、分類器；將訓(xùn)練樣本中具有T個(gè)非重疊段的視頻序列經(jīng)過(guò)相應(yīng)音頻和視頻特征的提取后，得到音頻特征at和視覺(jué)特征vt；其中，Vt和At分別為第t個(gè)視頻序列的視頻和音頻；首先由跨模態(tài)門(mén)控注意模塊提取全局視覺(jué)信息，并實(shí)行通道級(jí)注意和空間級(jí)注意，利用交叉注意機(jī)制計(jì)算每一個(gè)視頻序列的重要視覺(jué)區(qū)域，形成重要視覺(jué)特征；接下來(lái)利用時(shí)間級(jí)背景抑制模塊，分別在視頻模式下和音頻模式下區(qū)分和抑制彼此的模糊背景；再利用事件級(jí)背景抑制模塊抑制噪聲事件，得到視頻模式下和音頻模式下每個(gè)事件發(fā)生的概率；最后通過(guò)分類器融合視聽(tīng)信息，預(yù)測(cè)事件類別標(biāo)簽及事件相關(guān)分?jǐn)?shù)，實(shí)現(xiàn)視聽(tīng)事件定位。

如需購(gòu)買(mǎi)、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人浙江大學(xué)，其通訊地址為：310058 浙江省杭州市西湖區(qū)余杭塘路866號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。