买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉东南大学;东南大学深圳研究院申请的专利基于Mamba架构的实时在线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：CN120412076B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202510426450.5，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于Mamba架构的实时在线动作检测方法是由谢利萍;张竞宇;方仕雄;张侃健设计研发完成，并于2025-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Mamba架构的实时在线动作检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了基于Mamba架构的实时在线动作检测技术，包括：S1，训练数据获取，获取目标场景中多个视角的视频流；S2，数据预处理，基于预训练的二维卷积神经网络，从视频流中提取视频特征；S3，引入MambaOAD框架，该框架由动作检测模块和未来预测模块构成；S4，构建动作检测模块，通过线性投影层映射到特征空间，线性投影层通过可学习的权重矩阵，将输入特征转换到D维；S5，构建未来预测模块，基于动作检测模块输出的短期潜在特征，对未来潜在特征进行预测。S6，模型训练与推理，在训练过程中，对相关模块进行联合优化。使用mAP与mcAP指标衡量在线动作检测精度，使用FPS与GFLOPs指标衡量模型推断的复杂度。本发明提高了动作检测的准确性和鲁棒性。

本发明授权基于Mamba架构的实时在线动作检测方法在权利要求书中公布了：1.基于Mamba架构的实时在线动作检测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1，训练数据获取，获取目标场景中多个视角的视频流； S2，数据预处理，基于预训练的二维卷积神经网络，从视频流中提取视频特征； S3，引入MambaOAD框架，MambaOAD框架由动作检测模块ADM和未来预测模块FAM共同构成； S4，构建动作检测模块ADM，ADM用于实现实时在线动作检测，其通过线性投影层映射到特征空间，线性投影层通过可学习的权重矩阵，将输入的视频特征转换到D维，得到嵌入后的序列，所述嵌入后的序列将由基于改进Mamba块设计的MambaOAD编码器即MOE模块进行深度处理； S5，构建未来预测模块FAM，FAM用于扩展MambaOAD框架的功能，其基于ADM输出的短期潜在特征，对未来潜在特征进行预测，所述FAM借助MOE模块预测未来潜在特征； S6，模型训练与推理，MambaOAD框架在训练过程中，对ADM和FAM进行联合优化，并根据实际的动作标签进行性能评估； 所述步骤S3包括以下内容： ADM通过状态空间模型SSMs和卷积机制捕捉时空依赖关系，实现实时在线动作检测；其中，状态空间模型能够对动态变化进行建模，在视频动作检测中，有效地捕捉动作在时间维度上的演变；卷积机制提取图像的空间特征，二者结合能够全面地处理视频中的时空信息；FAM仅在训练阶段发挥作用，职责是预测未来动作，通过提供前瞻性的信息，为ADM的时空表示学习给予有力的辅助指导；在推理阶段，为了确保计算效率，仅保留ADM，既能保证检测的准确性，又能显著提升推理速度，满足实时应用的需求。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人东南大学;东南大学深圳研究院，其通讯地址为：211102 江苏省南京市江宁区东南大学路2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。