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龍圖騰網(wǎng)恭喜中國(guó)電信股份有限公司申請(qǐng)的專利時(shí)序動(dòng)作提名方法及裝置獲國(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：CN114973095B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-01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：202210648422.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/40；該發(fā)明授權(quán)時(shí)序動(dòng)作提名方法及裝置是由黃金龍;張琳;賀嘉;何美斌設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-06-09向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本時(shí)序動(dòng)作提名方法及裝置在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本申請(qǐng)公開(kāi)了一種時(shí)序動(dòng)作提名方法及裝置。其中，該方法包括：獲取待處理視頻，將待處理視頻劃分為多個(gè)第一視頻片段；基于預(yù)訓(xùn)練的原子動(dòng)作評(píng)估模型確定每個(gè)第一視頻片段對(duì)應(yīng)的原子動(dòng)作概率，得到原子動(dòng)作概率集；基于原子動(dòng)作概率集合從多個(gè)第一視頻片段對(duì)應(yīng)的標(biāo)記時(shí)間點(diǎn)中確定動(dòng)作邊界集合，并基于動(dòng)作邊界集合確定多個(gè)候選動(dòng)作提名；提取每個(gè)候選動(dòng)作提名對(duì)應(yīng)的候選提名特征，并基于候選提名特征確定每個(gè)候選動(dòng)作提名的置信度；基于多個(gè)候選動(dòng)作提名的置信度對(duì)多個(gè)候選動(dòng)作提名進(jìn)行非極大值抑制處理，得到目標(biāo)動(dòng)作提名。本申請(qǐng)解決了相關(guān)技術(shù)中對(duì)視頻進(jìn)行時(shí)序動(dòng)作檢測(cè)時(shí)獲取動(dòng)作提名的過(guò)程較為復(fù)雜，且召回率不高的技術(shù)問(wèn)題。

本發(fā)明授權(quán)時(shí)序動(dòng)作提名方法及裝置在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種時(shí)序動(dòng)作提名方法，其特征在于，包括：獲取待處理視頻，將所述待處理視頻劃分為多個(gè)第一視頻片段，其中，每個(gè)所述第一視頻片段具有對(duì)應(yīng)的標(biāo)記時(shí)間點(diǎn)；基于預(yù)訓(xùn)練的原子動(dòng)作評(píng)估模型確定每個(gè)所述第一視頻片段對(duì)應(yīng)的原子動(dòng)作概率，得到原子動(dòng)作概率集合，其中，所述原子動(dòng)作評(píng)估模型為T(mén)ransformer模型，所述原子動(dòng)作包括：動(dòng)作開(kāi)始，動(dòng)作進(jìn)行中和動(dòng)作結(jié)束；基于所述原子動(dòng)作概率集合從所述多個(gè)第一視頻片段對(duì)應(yīng)的標(biāo)記時(shí)間點(diǎn)中確定動(dòng)作邊界集合，并基于所述動(dòng)作邊界集合確定多個(gè)候選動(dòng)作提名；提取每個(gè)所述候選動(dòng)作提名對(duì)應(yīng)的候選提名特征，并基于所述候選提名特征確定每個(gè)所述候選動(dòng)作提名的置信度；基于所述多個(gè)候選動(dòng)作提名的置信度對(duì)所述多個(gè)候選動(dòng)作提名進(jìn)行非極大值抑制處理，得到目標(biāo)動(dòng)作提名；其中，基于預(yù)訓(xùn)練的原子動(dòng)作評(píng)估模型確定每個(gè)所述第一視頻片段對(duì)應(yīng)的原子動(dòng)作概率，得到原子動(dòng)作概率集合，包括：將所述多個(gè)第一視頻片段依次輸入所述原子動(dòng)作評(píng)估模型，得到每個(gè)所述第一視頻片段對(duì)應(yīng)的所述原子動(dòng)作概率，所述原子動(dòng)作概率包括：動(dòng)作開(kāi)始概率，動(dòng)作進(jìn)行中概率和動(dòng)作結(jié)束概率；將所述多個(gè)第一視頻片段對(duì)應(yīng)的所述原子動(dòng)作概率作為所述原子動(dòng)作概率集合，所述原子動(dòng)作概率集合包括：動(dòng)作開(kāi)始概率集合，動(dòng)作進(jìn)行中概率集合和動(dòng)作結(jié)束概率集合；其中，所述原子動(dòng)作評(píng)估模型的訓(xùn)練過(guò)程包括：獲取訓(xùn)練樣本視頻及標(biāo)注信息，所述標(biāo)注信息用于標(biāo)注所述訓(xùn)練樣本視頻中的動(dòng)作實(shí)例；將所述訓(xùn)練樣本視頻劃分為多個(gè)第二視頻片段，并基于待訓(xùn)練的原子動(dòng)作評(píng)估模型預(yù)測(cè)每個(gè)所述第二視頻片段對(duì)應(yīng)的所述原子動(dòng)作概率；基于每個(gè)所述第二視頻片段對(duì)應(yīng)的所述動(dòng)作開(kāi)始概率及所述標(biāo)注信息構(gòu)建第一損失函數(shù)；基于每個(gè)所述第二視頻片段對(duì)應(yīng)的所述動(dòng)作進(jìn)行中概率及所述標(biāo)注信息構(gòu)建第二損失函數(shù)；基于每個(gè)所述第二視頻片段對(duì)應(yīng)的所述動(dòng)作結(jié)束概率及所述標(biāo)注信息構(gòu)建第三損失函數(shù)；基于每三個(gè)相鄰的所述第二視頻片段對(duì)應(yīng)的所述動(dòng)作開(kāi)始概率、所述動(dòng)作進(jìn)行中概率及所述動(dòng)作結(jié)束概率確定順序概率，并基于所有所述順序概率構(gòu)建第四損失函數(shù)，其中，所述順序概率用于表示所述每三個(gè)相鄰的所述第二視頻片段是否滿足原子動(dòng)作順序；基于所述第一損失函數(shù)、所述第二損失函數(shù)、所述第三損失函數(shù)和所述第四損失函數(shù)構(gòu)建目標(biāo)損失函數(shù)；基于所述目標(biāo)損失函數(shù)，通過(guò)反向傳播梯度下降的方式調(diào)整所述待訓(xùn)練的原子動(dòng)作評(píng)估模型的模型參數(shù)；其中，所述第四損失函數(shù)定義為動(dòng)作懲罰函數(shù)，用如下公式表示： 式中，vpi-1,pi,pi+1表示原子動(dòng)作關(guān)系限制函數(shù)，pi-1、pi、pi+1分別表示第i-1、i、i+1個(gè)時(shí)間窗口內(nèi)的真實(shí)標(biāo)注值，在pi-1、pi、pi+1被判定為連續(xù)重復(fù)的標(biāo)記或者符合原子動(dòng)作步驟順序時(shí)，vpi-1,pi,pi+1的值標(biāo)定為0，否則vpi-1,pi,pi+1的值標(biāo)定為1。

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