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龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-27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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510135450.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F40/186；該發(fā)明授權(quán)基于執(zhí)法記錄儀視頻的處警過程報(bào)告智能生成方法及系統(tǒng)是由董澤輝;王漢盟;梁辰;常存蘭;許志偉;李濤;王立鑫;薛璐設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-02-07向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

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本發(fā)明授權(quán)基于執(zhí)法記錄儀視頻的處警過程報(bào)告智能生成方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于執(zhí)法記錄儀視頻的處警過程報(bào)告智能生成方法，其特征在于，包括：獲取執(zhí)法記錄儀視頻數(shù)據(jù)和查詢文本；根據(jù)所述執(zhí)法記錄儀視頻數(shù)據(jù)，分離得到視頻流數(shù)據(jù)和音頻流數(shù)據(jù)；根據(jù)所述執(zhí)法記錄儀視頻數(shù)據(jù)，分離得到視頻流數(shù)據(jù)和音頻流數(shù)據(jù)，具體過程為：將執(zhí)法記錄儀視頻數(shù)據(jù)拆分為視頻數(shù)據(jù)和音頻數(shù)據(jù)，將所述視頻數(shù)據(jù)作為視頻流數(shù)據(jù)；通過面部特征提取網(wǎng)絡(luò)和運(yùn)動(dòng)特征提取網(wǎng)絡(luò)，分別對(duì)所述視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，得到面部特征和運(yùn)動(dòng)特征；通過音頻特征提取網(wǎng)絡(luò)，對(duì)所述音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，得到音頻特征；通過跨模態(tài)融合模塊，對(duì)所述面部特征、運(yùn)動(dòng)特征和音頻特征進(jìn)行跨模態(tài)融合，得到視聽特征；通過語音分離網(wǎng)絡(luò)，對(duì)視聽特征和音頻特征進(jìn)行處理，得到音頻流數(shù)據(jù)；對(duì)所述音頻流數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別，得到音頻文本；對(duì)所述視頻流數(shù)據(jù)和音頻文本進(jìn)行語義分析，得到多模態(tài)情感分析語義特征；對(duì)所述視頻流數(shù)據(jù)和音頻文本進(jìn)行語義分析，得到多模態(tài)情感分析語義特征，具體過程為：音頻文本通過文本編碼器，生成文本特征表示；視頻流數(shù)據(jù)通過圖像編碼器，生成圖像特征表示；文本特征表示和圖像特征表示分別通過單模態(tài)變分注意力層，生成文本潛在表示和圖像潛在表示；文本潛在表示和圖像潛在表示通過跨模態(tài)融合注意力層，生成多模態(tài)表示；多模態(tài)表示依次通過多層感知機(jī)和條件隨機(jī)場(chǎng)模塊，得到多模態(tài)情感分析語義特征；根據(jù)視頻流數(shù)據(jù)和查詢文本，通過視覺特征提取、文本特征提取、特征融合和回歸預(yù)測(cè)，從視頻流數(shù)據(jù)中檢索出與查詢文本相關(guān)的片段，得到片段對(duì)應(yīng)的視覺語義特征；根據(jù)片段對(duì)應(yīng)的視覺語義特征和多模態(tài)情感分析語義特征，確定案件類型，調(diào)用對(duì)應(yīng)的處警過程報(bào)告模板，生成處警過程報(bào)告。

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