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龙图腾网恭喜中国科学院自动化研究所申请的专利基于多层次监督的多模态数据手术行为识别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：CN114821784B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202210448543.4，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于多层次监督的多模态数据手术行为识别方法是由王波;张文生;胡占义设计研发完成，并于2022-04-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多层次监督的多模态数据手术行为识别方法在说明书摘要公布了：本发明属于智能医疗、视频识别领域，具体涉及一种基于多层次监督的多模态数据手术行为识别方法、系统、设备，旨在解决现有手术行为识别方法因缺乏大量的高质量精细标注数据，导致手术行为识别精度、鲁棒性较差的问题。本方法包括：获取设定时间内包含具体手术行为的待识别视频帧序列及其对应的语音序列，作为输入数据；基于输入数据，通过训练好的多层次手术行为类别识别神经网络模型得到待识别视频帧序列中各具体手术行为的类别识别结果；多层次手术行为类别识别神经网络模型基于深度神经网络构建。本发明提升了手术行为识别精度、鲁棒性。

本发明授权基于多层次监督的多模态数据手术行为识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多层次监督的多模态数据手术行为识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： S100，获取设定时间内包含具体手术行为的待识别视频帧序列及其对应的语音序列，作为输入数据； S200，基于所述输入数据，通过训练好的多层次手术行为类别识别神经网络模型得到待识别视频帧序列中各具体手术行为的类别识别结果； 其中，所述多层次手术行为类别识别神经网络模型基于深度神经网络构建，其训练方法为： A100，获取训练样本数据，构建训练集； A200，根据所述训练样本数据，统计各类别手术行为对应的概率直方图，并基于所述概率直方图，计算分布熵； A300，判断当前类别的手术行为的分布熵是否大于设定的分布熵下限阈值，若大于，则跳转A500，否则，跳转A400； A400，选取概率直方图对应概率最小的两个手术行为类别进行合并，合并后并跳转步骤A300； A500，合并结束后，将各类别的手术行为输入预构建的多层次手术行为类别识别神经网络模型，得到手术行为的类别识别结果，作为预测结果； A600，将A500合并结束后得到的各合并的手术行为类别进行分解，将分解后的各类别的手术行为，作为新的训练样本数据，重复执行A200-A500； A700，迭代执行A600，直至不存在新的合并类，得到训练好的多层次手术行为类别识别神经网络模型。

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