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龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所申请的专利一种实时事件流识别方法及系统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：CN113901880B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202111069905.0，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种实时事件流识别方法及系统是由胡孟豪;潘金星;杨小汕;徐常胜;桑基韬设计研发完成，并于2021-09-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种实时事件流识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种实时事件流识别方法及系统，包括：确定待识别个体事件；将所述待识别个体事件输入至预先训练好的事件流检测模型，得到个体事件识别结果；其中，所述事件流检测模型是基于不同个体事件样本数据特征进行融合得到融合特征后，将所述融合特征进行边界匹配，并基于个体自适应元学习进行分类识别后所得到。本发明通过对健康实时事件进行识别时，采用模型无关的元学习策略对事件流检测模型进行优化，实现了以最低代价得到具有个体自适应的检测模型，大大提高模型的泛化能力。

本发明授权一种实时事件流识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种实时事件流识别方法，其特征在于，包括： 确定待识别个体事件； 将所述待识别个体事件输入至预先训练好的事件流检测模型，得到个体事件识别结果；其中，所述事件流检测模型是基于不同个体事件样本数据特征进行融合得到融合特征后，将所述融合特征进行边界匹配，并基于个体自适应元学习进行分类识别后所得到； 所述事件流检测模型，通过以下步骤获得： 获取视频数据特征和传感数据特征； 将所述视频数据特征和所述传感数据特征进行连接融合，得到所述融合特征； 将所述融合特征输入边界匹配网络，得到候选时间片段数据； 将所述候选时间片段数据输入分类识别网络，得到个体事件类型以及个体事件时间信息； 确定不同用户个体的元学习任务，对所述融合特征、所述候选时间片段数据和所述个体事件类型以及个体事件时间信息进行优化，得到所述事件流检测模型； 所述确定不同用户个体的元学习任务，对所述融合特征、所述候选时间片段数据和所述个体事件类型以及个体事件时间信息进行优化，得到所述事件流检测模型，包括： 确定初始元学习模型，所述初始元学习模型包括对应于所述融合特征的第一参数、对应于所述候选时间片段数据的第二参数以及对应于所述个体事件类型以及个体事件时间信息的第三参数； 确定模型更新步长超参数，获取所述初始元学习模型中任一用户数据构成的元训练任务损失函数； 基于所述第一参数、所述第二参数、所述第三参数、所述模型更新步长超参数和所述元训练任务损失函数，确定单次梯度下降更新，得到更新的元学习模型； 将所述更新的元学习模型与若干不同用户数据进行适配更新，得到所述事件流检测模型。

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