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龙图腾网恭喜浙江大学申请的专利融合人与物体交互分析的行为识别与目标检测多任务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：CN114120440B 。

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：202111297058.3，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权融合人与物体交互分析的行为识别与目标检测多任务方法是由潘赟;赵益晟;朱怀宇设计研发完成，并于2021-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合人与物体交互分析的行为识别与目标检测多任务方法在说明书摘要公布了：一种融合人与物体交互分析的行为识别与目标检测多任务方法，构造单一神经网络模型从视频中提取行为识别和目标检测任务所需的时间特征和空间特征；设计长短时的空间变异卷积来处理相邻帧的空间特征；构建图网络模型分析人与物体间的交互过程，并依此对行为识别和目标检测相关特征进行修正；针对行为识别任务和目标检测任务分别搭建子神经网络模型，使用子神经网络模型来分析修正后的特征，以输出融合交互分析的行为识别与目标检测结果。本发明基于多任务学习的思想和人与物体交互过程产生的可利用线索，依据单一网络完成特征提取，并通过交互分析来实现特征修正，为行为识别任务与目标检测任务提供了新的有效信息并可提升二者的任务表现。

本发明授权融合人与物体交互分析的行为识别与目标检测多任务方法在权利要求书中公布了：1.一种融合人与物体交互分析的行为识别与目标检测多任务方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤S1：依据单一神经网络模型来同时提取视频行为识别任务和目标检测任务所需的时间特征和空间特征； 步骤S2：使用长短时的空间变异卷积来处理相邻帧的空间特征，作为当前帧空间特征的有效补充，以降低当前帧空间特征受运动模糊、失焦、罕见视角和局部遮挡情况的影响； 步骤S3：利用图网络模型分析人与物体间的交互过程，以此实现对行为识别和目标检测相关特征的修正； 步骤S4：通过行为识别任务和目标检测任务分别对应的子神经网络来分析修正后的特征，获得融合人与物体交互分析的行为识别结果与目标检测结果； 所述的步骤S1的过程为： 构造了单一神经网络模型负责提取行为识别任务和目标检测任务所需的特征，该模型包含两个不同的路径，其中负责提取空间特征的路径输入帧较为稀疏，该路径中特征图的尺寸较大，且不包含时间降采样操作；负责提取时间特征的路径输入帧的刷新速度较高，包含时间降采样操作，两个特征提取路径的残差结构都采用的是时间对齐的残差操作，为： 其中f0表示残差结构中连接后形成的特征，fn表示连接前的源特征，Tn是源特征对应的时间范围，T是连接后特征对应的时间范围，n是时间范围内全部特征的编号。

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