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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(威海)申请的专利一种基于分层重规划架构的长视频动作规划方法和设备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：CN121353989B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202511650567.8，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于分层重规划架构的长视频动作规划方法和设备是由戚兆波;潘小天;张维刚;孙鑫设计研发完成，并于2025-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于分层重规划架构的长视频动作规划方法和设备在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于分层重规划架构的长视频动作规划方法和设备，属于计算机视觉技术领域，该方法包括：基于输入的起始视频观测和目标视频观测，通过第一层扩散模型生成中间观测和任务类别；基于起始视频观测和目标视频观测，以及生成的中间观测和任务类别，通过第二层扩散模型生成初始动作序列；对初始动作序列进行过滤以缩小中间动作的搜索空间并冻结序列两端动作，通过第三层扩散模型对中间动作进行重新规划，生成最终动作序列。基于该方法，还提出了一种基于分层重规划架构的长视频动作规划设备。本发明通过观测规划、动作规划和重规划机制，显著提升了长视频动作序列中段动作的规划精度，改善了整体规划的平衡性和鲁棒性。

本发明授权一种基于分层重规划架构的长视频动作规划方法和设备在权利要求书中公布了：1.一种基于分层重规划架构的长视频动作规划方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于输入的起始视频观测和目标视频观测，通过第一层扩散模型生成中间观测和任务类别；具体为：构建三维的输入矩阵；所述三维包括观测维度、动作维度和任务维度；对任务维度、除起始视频观测外的观测维度和除目标视频观测外的观测维度均采用高斯噪声进行初始化，并对动作维度置零；通过迭代去噪生成中间观测和任务类别； 基于起始视频观测和目标视频观测，以及生成的中间观测和任务类别，通过第二层扩散模型生成初始动作序列；具体为：构建动作规划层级的输入矩阵，其中输入矩阵通过拼接起始视频观测、目标视频观测、所生成的中间观测、所生成的任务类别以及一个经高斯噪声初始化的动作维度而获得，具体为： ； 在所述第二层扩散模型的迭代去噪过程中，保持所述起始视频观测、目标视频观测、中间观测和任务类别固定不变，仅对动作维度进行去噪； 通过所述迭代去噪过程，第二层扩散模型学习并生成初始动作序列的概率分布；其中，表示参数为的第二层扩散模型所定义的条件概率分布；表示经过迭代去噪后生成的初始动作序列的概率分布； 对所述初始动作序列进行过滤以缩小中间动作的搜索空间并冻结序列两端动作，通过第三层扩散模型对中间动作进行重新规划，生成最终动作序列；对所述初始动作序列进行过滤以缩小中间动作的搜索空间并冻结序列两端动作；具体为： 对初始动作序列中的每一个中间动作，保留其概率最高的前个候选动作，并将其余候选动作的概率置零，从而形成一个过滤后的动作概率分布； ； 其中，表示Top-K过滤操作； 对序列的起始动作和末尾动作保持其在初始动作规划阶段得到的预测结果不变,即：； 使用过滤并冻结后的动作序列及任务类别进行拼接，构建动作重规划层级的输入矩阵； ； 其中，表示被冻结的序列起始动作；表示被冻结的序列末尾操作。

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哈尔滨工业大学(威海)，其通讯地址为：264209 山东省威海市文化西路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”。

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