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龍圖騰網恭喜之江實驗室;浙江工商大學申請的專利一種受閱讀策略啟發的跨模態視頻檢索方法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：CN114003770B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-10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：202111084182.1，技術領域涉及：G06F16/783；該發明授權一種受閱讀策略啟發的跨模態視頻檢索方法是由王雅冰;董建鋒;陳先客;王勛;徐曉剛;王軍設計研發完成，并于2021-09-15向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種受閱讀策略啟發的跨模態視頻檢索方法在說明書摘要公布了：本發明涉及視頻跨模態檢索技術領域，尤其涉及一種受閱讀策略啟發的跨模態視頻檢索方法，對于視頻編碼，采用預覽分支和精讀分支共同學習來表示視頻，預覽分支旨在簡要地捕捉視頻的概述信息，而精讀分支旨在獲取更深入的信息，本發明將從預覽分支生成的較早的視頻特征集成到精讀分支中，對精讀分支的特征提取做進一步指導，使得精讀分支可以感知預覽分支捕獲的視頻概述，用于提取更細粒度的特征，將兩個分支的得到特征分別與文本特征映射到兩個不同的混合空間中，在混合空間中進行跨模態匹配，從而實現文本到視頻的跨模態檢索。本發明使用端到端的方式訓練模型，并在性能和模型復雜度上達到了最佳平衡。

本發明授權一種受閱讀策略啟發的跨模態視頻檢索方法在權利要求書中公布了：1.一種受閱讀策略啟發的跨模態視頻檢索方法，其特征在于，包括如下步驟：1采用預先訓練的卷積神經網絡提取視頻模態的初始特征，得到視頻的初始特征序列；2將初始特征序列輸入并通過預覽分支進行編碼得到視頻中的預覽特征；3將初始特征序列輸入并通過精讀分支進行編碼得到多粒度片段特征，后感知并集成預覽特征，提取出精讀特征；4使用預訓練的BERT模型對文本模態進行編碼，得到文本多級編碼特征；5將視預覽特征和精讀特征分別與文本多級編碼特征映射輸入到對應混合空間，通過混合空間計算視頻模態與文本模態之間的相似度來進行跨模態匹配；6優化并訓練通過步驟1至步驟5建立的檢索模型，最后將視頻和文本輸入到訓練好的檢索模型中來實現文本到視頻的跨模態檢索。

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之江實驗室;浙江工商大學，其通訊地址為：310023 浙江省杭州市余杭區文一西路1818號人工智能小鎮10號樓；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”。