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龍圖騰網(wǎng)恭喜重慶大學申請的專利一種視頻的場景邊界檢測方法獲國家發(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：CN117058592B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-29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：202311107012.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/40；該發(fā)明授權(quán)一種視頻的場景邊界檢測方法是由王洪星;陳路;楊平安;譚嘉崴設計研發(fā)完成，并于2023-08-30向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種視頻的場景邊界檢測方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種視頻的場景邊界檢測方法，該方法通過生成的偽場景邊界引導模型學習鏡頭間的上下文語義關(guān)系，在神經(jīng)網(wǎng)絡模型的訓練中包含兩個階段，預訓練階段與微調(diào)階段，預訓練中通過學習類似場景邊界預測的偽場景邊界預測來對神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行預訓練，隨后通過真實場景邊界標注信息來微調(diào)預訓練模型，從而在現(xiàn)實數(shù)據(jù)中取得好的場景邊界預測結(jié)果。

本發(fā)明授權(quán)一種視頻的場景邊界檢測方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種視頻的場景邊界檢測方法，其特征在于：包括如下步驟：S1：鏡頭序列的提取：獲取一段輸入視頻，獲取其中的鏡頭，形成鏡頭序列S＝[s1，...sn]，從鏡頭中進行關(guān)鍵幀的采樣；S2：構(gòu)建和訓練場景邊界檢測神經(jīng)網(wǎng)絡和訓練；S21：使用視覺編碼器從關(guān)鍵幀中提取特征得到每個鏡頭的特征，所有鏡頭的特征構(gòu)建特征序列X＝[x1，…，xn]，其中一個特征xi對應一個鏡頭si，n為鏡頭與特征序列的長度；S22：設置兩個沿著鏡頭序列可移動的錨點，將鏡頭序列分割為兩個偽場景Sleft＝{s0，...，sb-1}和Sright＝{sb，...，sn}，前一個偽場內(nèi)最后一個鏡頭為一個錨點，后一個偽場景內(nèi)第一個鏡頭為另一個錨點，計算一個偽場景內(nèi)的錨點與另一個偽場景內(nèi)的所有鏡頭的相似度得分；S23：基于錨點的相似度得分標準化，將S22所得的相似度進行標準化處理；S24：使錨點在整個鏡頭序列上進行遍歷，計算所有可能偽場景情況下的相似度結(jié)果，比較Sleft和Sright之間相似度得分，通過遍歷偏移量b來尋找能夠最小化場景間相似度的偽場景邊界b*；S25：以S21鏡頭序列對應的特征序列X作為輸入，將S24生成的偽場景邊界與非偽場景邊界信息作為監(jiān)督信號，完成場景邊界檢測神經(jīng)網(wǎng)絡的預訓練；S26：使用真實標注的場景邊界信息進行對S25得到的預訓練后的場景邊界檢測神經(jīng)網(wǎng)絡進行微調(diào)，得到最終的視頻場景邊界檢測模型；S3：檢測，將待檢測視頻片段通過步驟S1獲取鏡頭序列S’，后通過步驟S21得到對應特征序列X’，將X’輸入最終的視頻場景邊界檢測模型，輸出序列中間鏡頭為場景邊界的置信度。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、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)人重慶大學，其通訊地址為：400044 重慶市沙坪壩區(qū)沙正街174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)”。