一种面向医护技能行为的弱监督细粒度错误检测方法

本申请提供一种面向医护技能行为的弱监督细粒度错误检测方法，属于计算机视觉技术领域。该方法包括：对医护技能视频进行动作信息和关键对象提取处理，得到动作提示文本特征和关键对象提示文本特征；对视觉特征进行提取和增强，得到融合视觉特征；根据教师模型对医护技能视频的视频片段进行错误概率分数的计算，得到错误片段的判定数据；根据动作提示文本特征和融合视觉特征对相似度进行计算，得到提示引导损失函数；根据错误片段的判定数据对正负样本对进行构建，得到距离损失函数；根据提示引导损失函数、距离损失函数和分类器对融合视觉特征进行预测，得到错误预测信息。本申请实施例能够降低对精细标注数据的依赖，提高错误分析的准确性。