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龍圖騰網恭喜合肥工業大學申請的專利一種基于自適應時間結構深度網絡的偷竊行為識別方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114463846B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-13發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210087197.1，技術領域涉及：G06V40/20；該發明授權一種基于自適應時間結構深度網絡的偷竊行為識別方法是由謝昭;江朝暉;王冠;吳克偉;孫永宣設計研發完成，并于2022-01-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于自適應時間結構深度網絡的偷竊行為識別方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種自適應時間結構深度網絡的偷竊行為識別方法。本發明采用分段方式，實現對長時視頻的處理。針對段內特征相似度高而產生的信息冗余問題，通過估計段內時間結構的距離閾值，來計算段內每個視頻幀的二值采樣標記，去除段內冗余的視頻幀，減少段內模型計算量。針對視頻段的語義信息重要性估計問題，設計了子行為原型參數矩陣，學習每個視頻段的子行為相關的語義描述，并估計視頻段的時間注意力，進行視頻段的特征增強。最后，對多視頻段的特征串聯，并使用三層感知器，實現偷竊行為識別。本文發明具有時間自適應能力強，對長時視頻中段內的冗余視頻幀，和段間的語義信息分析，都具有較好的魯棒處理能力，可有效實現偷竊行為識別。

本發明授權一種基于自適應時間結構深度網絡的偷竊行為識別方法在權利要求書中公布了：1.一種基于自適應時間結構深度網絡的偷竊行為識別方法，其特征在于：具體包括以下步驟：1提取偷竊行為視頻幀特征；2估計段內時間結構距離閾值；3計算段內視頻幀采樣LSTM的隱狀態特征；4計算基于子行為原型時間注意力的偷竊行為得分；5求解自適應時間結構深度網絡的參數集合；6基于自適應時間結構深度網絡進行偷竊行為識別；步驟4所述的計算基于子行為原型時間注意力的偷竊行為得分，具體步驟如下：步驟4-1執行步驟3，獲得第v個視頻每個段的最后一個時間節點的輸出隱狀態hv,s,ni，其中s＝1,2,..,ns,第ni個時間節點是該段中最后一個時間節點；步驟4-2設置子行為原型參數矩陣，Z＝{zk}，其中k＝1,2,..,K共K個原型，原型是特定類別的子行為的描述，每個原型的向量特征維度是1x1000；步驟4-3計算每個視頻段的時間注意力；步驟4-3-1計算第s個視頻段最后一個時間節點的輸出的隱狀態，與第k個子行為原型距離，具體形式為：distv,s,k＝||hv,s,ni-zk||2步驟4-3-2重復步驟4-3-1，計算獲得第s個視頻段的隱狀態與所有子行為原型的距離向量，具體形式為：Distv,s＝{distv,s,k}步驟4-3-3輸入第s個視頻段的隱狀態與所有子行為原型的距離向量，使用三層感知器和sigmoid函數，學習第s個視頻段的時間注意力，具體形式為：αv,s＝sigmoidMLPDistv,s其中MLP是三層感知器，sigmoid.是sigmoid激活函數；步驟4-4計算每個視頻段的時間注意力增強后的隱狀態特征，即，根據第s個視頻段的時間注意力，對隱狀態hv,s,ni進行特征增強，增強后的隱狀態特征為： 步驟4-5對視頻所有視頻段的增強后的隱狀態特征串聯，獲得整個視頻的行為表達，并使用三層感知器預測偷竊行為的得分，具體形式為：

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人合肥工業大學，其通訊地址為：230009 安徽省合肥市包河區屯溪路193號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。