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龍圖騰網恭喜中國石油大學(華東)申請的專利大模型驅動的時空特征與文本增強少樣本動作捕捉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：CN119903479B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-13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：202510388665.2，技術領域涉及：G06F18/25；該發明授權大模型驅動的時空特征與文本增強少樣本動作捕捉方法是由張千;閆碩;邵明文;梁鴻;鐘敏;王鳳華設計研發完成，并于2025-03-31向國家知識產權局提交的專利申請。

本大模型驅動的時空特征與文本增強少樣本動作捕捉方法在說明書摘要公布了：本發明公開大模型驅動的時空特征與文本增強少樣本動作捕捉方法，屬于動作捕捉技術領域，用于視頻動作捕捉，包括獲取視頻數據并進行預處理，所述視頻數據包括待進行動作捕捉的查詢視頻數據和帶有動作標簽的支持集視頻數據，將預處理后的視頻數據輸入視覺編碼器中，得到視頻數據的視覺特征；綜合兩次類別概率分布，得出查詢視頻數據的動作捕捉結果。本發明通過時序增強適配器和時空融合適配器實現高效時空特征提取，增強了視頻特征的時空建模能力；利用多層次注意力機制，提升了文本與視頻特征的融合能力，構建了具有強泛化能力的類原型；在少樣本學習任務中顯著提升了模型的捕捉準確率，可訓練參數量少，降低了計算成本。

本發明授權大模型驅動的時空特征與文本增強少樣本動作捕捉方法在權利要求書中公布了：1.大模型驅動的時空特征與文本增強少樣本動作捕捉方法，其特征在于，包括獲取視頻數據并進行預處理，所述視頻數據包括待進行動作捕捉的查詢視頻數據和帶有動作標簽的支持集視頻數據，將預處理后的視頻數據輸入視覺編碼器中，得到視頻數據的視覺特征； 將支持集的動作標簽輸入CLIP文本編碼器中，得到支持集的動作標簽的文本特征，將文本特征與查詢視頻數據的視覺特征進行相似度計算，得到第一類別概率分布；將支持集視頻數據的視覺特征與文本特征輸入原型構建模塊，得到支持集視頻數據的原型特征，將查詢視頻數據的視覺特征輸入原型構建模塊，得到查詢視頻數據的原型特征，將支持集視頻數據的原型特征與查詢視頻數據的原型特征進行時間序列相似度計算，得到第二類別概率分布； 綜合兩次類別概率分布，得出查詢視頻數據的動作捕捉結果； 原型構建模塊包括將視覺特征VideoFeatures和文本特征TxextFeatures進行Concat操作后作為查詢q，所述Concat為融合，將文本特征輸入重復層Repeat，然后與視覺特征進行第一次特征融合作為鍵k和值v，將q、k、v輸入Multi-HeadAttention層，然后與Concat操作的結果進行第二次特征融合，然后輸入前饋神經網絡FFN，再和第二次特征融合的輸出進行第三次特征融合，得到的結果作為第二個查詢q，將第一次特征融合的結果作為第二個鍵k和第二個值v，將第二個查詢q、第二個鍵k、第二個值v輸入第二個Multi-HeadAttention層，然后與第三次特征融合的結果進行第四次特征融合，然后輸入前饋神經網絡FFN，再和第四次特征融合的輸出進行第五次特征融合，然后輸入MLP層，再和第五次特征融合的輸出進行第六次特征融合，然后輸出。

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中國石油大學(華東)，其通訊地址為：266590 山東省青島市黃島區長江西路66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”。