恭喜浙江大學(xué)金永剛獲國家專利權(quán)
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龍圖騰網(wǎng)恭喜浙江大學(xué)申請的專利一種自然語言指導(dǎo)的視頻摘要方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號為:CN115033736B 。
龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉:該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為:202210652477.2,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G06F16/738;該發(fā)明授權(quán)一種自然語言指導(dǎo)的視頻摘要方法是由金永剛;鄭婧;馬海鋼設(shè)計(jì)研發(fā)完成,并于2022-06-07向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。
本一種自然語言指導(dǎo)的視頻摘要方法在說明書摘要公布了:本發(fā)明公開了一種自然語言指導(dǎo)的視頻摘要方法,包括:將視頻文件分解成幀序列,提取幀圖像特征;提取幀語義特征和文本語義特征,進(jìn)行空間余弦相似度計(jì)算,得到注意力權(quán)重;搭建自然語言指導(dǎo)的視頻摘要模型;整體網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行模型訓(xùn)練;根據(jù)幀重要性分?jǐn)?shù)序列,合理選擇視頻摘要。本發(fā)明針對視頻摘要任務(wù)創(chuàng)新性地提出了自然語言指導(dǎo)的注意力機(jī)制,在視頻摘要框架中引入自然語言指導(dǎo)的注意力機(jī)制,消融實(shí)驗(yàn)表明自然語言指導(dǎo)的注意力機(jī)制明顯提升了摘要模型性能。此外,本發(fā)明提出的自然語言指導(dǎo)的注意力機(jī)制具有更強(qiáng)的客觀性,能夠充分關(guān)注和標(biāo)題文本相關(guān)的視頻片段,標(biāo)題文本在互聯(lián)網(wǎng)視頻中容易獲得且不需要任何成本。
本發(fā)明授權(quán)一種自然語言指導(dǎo)的視頻摘要方法在權(quán)利要求書中公布了:1.一種自然語言指導(dǎo)的視頻摘要方法,包括如下步驟:1將訓(xùn)練集中的視頻文件分解成幀序列,使用預(yù)訓(xùn)練的深度圖像網(wǎng)絡(luò)對幀序列進(jìn)行圖像特征提取,得到對應(yīng)的幀圖像特征序列f1,...,fn;2利用預(yù)訓(xùn)練多模態(tài)模型的圖像編碼網(wǎng)絡(luò)對幀序列進(jìn)行語義特征提取,得到幀語義特征序列x1,...,xn;利用預(yù)訓(xùn)練多模態(tài)模型的文本編碼網(wǎng)絡(luò)對視頻文件的自然語言文本進(jìn)行語義特征提取,得到文本語義特征t;3根據(jù)幀語義特征序列x1,...,xn和文本語義特征t通過空間余弦相似度計(jì)算,得到注意力權(quán)重序列α1,...,αn;4搭建基于自然語言指導(dǎo)的注意力機(jī)制的視頻摘要模型,其輸入為幀圖像特征序列f1,...,fn和注意力權(quán)重序列α1,...,αn,輸出為幀重要性分?jǐn)?shù)序列y1,...,yn,進(jìn)而對視頻摘要模型進(jìn)行訓(xùn)練;5將測試集視頻文件的幀圖像特征序列f1,...,fn和注意力權(quán)重序列α1,...,αn輸入至訓(xùn)練好的視頻摘要模型,輸出得到該視頻文件的幀重要性分?jǐn)?shù)序列y1,...,yn;6利用幀重要性分?jǐn)?shù)序列y1,...,yn選擇關(guān)鍵鏡頭并合成為視頻摘要。
如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù),可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)@麢?quán)人浙江大學(xué),其通訊地址為:310058 浙江省杭州市西湖區(qū)余杭塘路866號;或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服,聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。
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