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龙图腾网恭喜杭州电子科技大学申请的专利一种基于动态实例交互头的稀疏时序动作检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114998989B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210579421.9，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于动态实例交互头的稀疏时序动作检测方法是由朱素果;汪利娟;俞俊;范建平设计研发完成，并于2022-05-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于动态实例交互头的稀疏时序动作检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于动态实例交互头的稀疏时序动作检测方法。本发明使用基于查询的方法，初始化N个提案特征和提案框，解决了锚框的复杂性问题。本发明还引入了基于时序特征金字塔的动态实例交互头模块，使用时序特征金字塔可以对不同尺度的行为都能进行较好的预测，解决由于每个行为时间跨度不同对实验结果造成的影响；动态实例交互头模块仅仅将提案特征与局部特征进行稀疏交互，就可以很好的学习有价值的信息，大大减少了计算量。最后，使用基于集合预测损失的最佳二分匹配，可以一对一的进行标签匹配，而且最后仅仅输出与初始提案框相等数量的N个候选框，在计算性能之前不用使用非极大值抑制后处理，可以直接作为预测框进行输出。

本发明授权一种基于动态实例交互头的稀疏时序动作检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于动态实例交互头的稀疏时序动作检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、数据预处理，提取视频数据的初始时空特征；首先，抽取视频数据的图像帧和光流；其次，基于抽取的图像帧和光流分别提取对应的特征；然后，将提取到的特征在时序维度进行堆叠，并使用滑动窗口的方式取出长度相等的视频片段；步骤2、构建基于时序特征金字塔结构的动态实例交互头网络模型；所述的基于时序特征金字塔结构的动态实例交互头网络模型，包括时序特征金字塔和动态实例交互头；所述的时序特征金字塔由自下而上以及自上而下两部分构成，自下而上的即通过传统的卷积网络做特征提取，自上而下的路径用于特征融合，在语义丰富的低分辨率特征层构建更高的分辨率，并采用横向连接的方式解决由于不断上下采样造成目标偏移的问题；特征金字塔得到P1、P2、P3、P4、P5共五层输出，为了获取更多的视频信息，提取金字塔P1-P4四个特征层用以多尺度地预测行为的关键点；所述的动态实例交互头接收时间特征金字塔网络生成的多级特征，然后预测动作实例的时间段和动作类别；动态实例交互头的输入包括三个内容：一是时序金字塔网络输出的多尺度特征；二是可学习提案框；三是可学习提案特征；所述的提案框是二维参数，表示时间段的标准化中心位置和持续时间；提案框能够设置为任意大小，并在初始化期间随机放置在特征序列上，避免复杂的候选提案设计；所述的提案特征为每个提案候选者编码丰富的实例信息；步骤3、模型训练；统一大小的候选框经过全连接层得到固定大小的特征向量，输出N个无序集合，每个集合元素包括分类和定位信息；利用级联思想，对输出的候选框进行调整，每个级联阶段的输出信息都利用最佳二分匹配和分类回归损失进行训练，直至整个网络模型收敛；步骤4、生成定位检测结果；根据最佳二分匹配方法，对模型输出的特征向量进行一对一的标签匹配；模型训练输出的候选框即为最终的预测框。

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