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龍圖騰網恭喜桂林電子科技大學申請的專利一種視頻描述方法、裝置以及存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114386259B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111640845.3，技術領域涉及：G06F30/20；該發明授權一種視頻描述方法、裝置以及存儲介質是由蔡曉東;黃慶楠設計研發完成，并于2021-12-29向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種視頻描述方法、裝置以及存儲介質在說明書摘要公布了：本發明提供一種視頻描述方法、裝置以及存儲介質，屬于圖像處理技術領域，方法包括：S1：導入多個視頻數據，并分別對各個視頻數據進行第一次融合分析得到第一融合特征；S2：構建訓練模型，根據多個第一融合特征對訓練模型進行訓練得到目標視頻描述模型；S3：分別對各個視頻數據進行第二次融合分析得到第二融合特征；S4：通過目標視頻描述模型對多個第二融合特征進行視頻描述得到視頻描述結果。本發明能夠不需要人工監督來訓練生成描述，降低了人工成本，且在圖片特征層面比傳統的視頻描述模型描述準確率更高，增加了特征關系的緊密度，利于視頻描述模型準確性的提升。

本發明授權一種視頻描述方法、裝置以及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種視頻描述方法，其特征在于，包括如下步驟：S1：導入視頻數據集，所述視頻數據集包括多個視頻數據，并分別對各個所述視頻數據進行第一次融合分析，得到與各個所述視頻數據對應的第一融合特征；S2：構建訓練模型，根據多個所述第一融合特征對所述訓練模型進行訓練，得到目標視頻描述模型；S3：分別對各個所述視頻數據進行第二次融合分析，得到與各個所述視頻數據對應的第二融合特征；S4：通過所述目標視頻描述模型對多個所述第二融合特征進行視頻描述，得到視頻描述結果；所述步驟S1中，分別對各個所述視頻數據進行第一次融合分析，得到與各個所述視頻數據對應的第一融合特征的過程包括：基于卷積神經網絡，通過所述卷積神經網絡分別對各個所述視頻數據進行第一次特征提取，得到與各個所述視頻數據對應的第一2D視覺特征以及與各個所述視頻數據對應的第一3D運動特征；分別對各個所述第一2D視覺特征以及與各個所述視頻數據對應的第一3D運動特征進行第一門控融合，得到與各個所述視頻數據對應的第一融合特征；所述分別對各個所述第一2D視覺特征以及與各個所述視頻數據對應的第一3D運動特征進行第一門控融合，得到與各個所述視頻數據對應的第一融合特征的過程包括：通過第一式分別計算各個所述第一2D視覺特征以及與各個所述視頻數據對應的第一3D運動特征的融合特征，得到與各個所述視頻數據對應的第一融合特征，所述第一式為：xi＝σW＊rm+b＊fm+fm，其中，xi為第一融合特征，σ為非線性激活函數，W和b均為學習參數，rm為2D第一視覺特征，fm為第一3D運動特征；所述步驟S3的過程包括：通過所述卷積神經網絡分別對各個所述視頻數據進行第二次特征提取，得到與各個所述視頻數據對應的第三2D視覺特征以及與各個所述視頻數據對應的第三3D運動特征；分別對各個所述第三2D視覺特征以及與各個所述視頻數據對應的第三3D運動特征進行第二門控融合，得到與各個所述視頻數據對應的第二融合特征。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人桂林電子科技大學，其通訊地址為：541004 廣西壯族自治區桂林市七星區金雞路1號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。