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龍圖騰網獲悉石家莊鐵道大學申請的專利基于全局多尺度編碼與局部稀疏注意力的視頻摘要生成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：CN120296202B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29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：202510772225.7，技術領域涉及：G06F16/738；該發明授權基于全局多尺度編碼與局部稀疏注意力的視頻摘要生成方法是由張云佐;肖遙舸;趙旭靜;趙輝;封筠;張志國設計研發完成，并于2025-06-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于全局多尺度編碼與局部稀疏注意力的視頻摘要生成方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于全局多尺度編碼與局部稀疏注意力的視頻摘要生成方法，屬于計算機視覺技術領域。所述方法包括：讀取輸入視頻，提取輸入視頻的幀級特征向量；構造視頻摘要生成模型，將幀級特征向量輸入視頻摘要模型；將全局多尺度編碼和局部稀疏注意力模塊的輸出進行自適應融合，生成融合特征；融合特征經回歸網絡輸出幀重要性分數，選出代表性幀，生成視頻摘要。本發明所提視頻摘要方法通過結合全局多尺度編碼與局部稀疏注意力機制，能夠精確識別視頻中的關鍵片段，顯著提升視頻瀏覽效率和用戶體驗。實驗在基準數據集SumMe和TVSum上進行，實驗結果充分證明了該方法的有效性。

本發明授權基于全局多尺度編碼與局部稀疏注意力的視頻摘要生成方法在權利要求書中公布了：1.一種基于全局多尺度編碼與局部稀疏注意力的視頻摘要生成方法，其特征在于，包括以下步驟： S1：讀取輸入視頻，提取視頻幀的幀級特征向量； S2：將幀級特征向量輸入視頻摘要生成模型，預測幀級重要性分數，所述視頻摘要生成模型包括： 視頻特征優化器：所述視頻特征優化器接收幀級特征向量，通過執行全局平均池化生成全局上下文向量，將所述全局上下文向量與所述幀級特征向量進行注意力加權，輸出優化特征序列； 全局多尺度編碼模塊：所述全局多尺度編碼模塊接收優化特征序列，通過多頭注意力機制提取全局特征表示，并通過多尺度深度可分離卷積操作提取局部特征表示，通過融合所述全局特征表示和所述局部特征表示來提取視頻中的全局語義信息； 局部塊對角稀疏注意力模塊：所述全局多尺度編碼模塊的輸出作為所述局部塊對角稀疏注意力模塊的輸入，所述局部塊對角稀疏注意力模塊將自注意力矩陣稀疏化為塊對角結構，通過拼接注意力加權特征、幀級獨特性特征及塊間多樣性特征建模局部依賴關系； S3：將所述全局多尺度編碼模塊的輸出和局部塊對角稀疏注意力模塊的輸出進行自適應加權融合，生成融合特征表示； S4：將所述融合特征表示輸入回歸網絡，輸出幀級重要性分數，選擇出最具代表性的幀，并生成最終的視頻摘要。

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石家莊鐵道大學，其通訊地址為：050043 河北省石家莊市長安區北二環東路17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”。