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龍圖騰網獲悉寧波大學申請的專利基于多時間粒度特征融合的視頻摘要方法及其系統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：CN118400590B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202410556037.6，技術領域涉及：H04N21/8549；該發明授權基于多時間粒度特征融合的視頻摘要方法及其系統是由黃俊仁;梁航鋒;辛宇設計研發完成，并于2024-05-07向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于多時間粒度特征融合的視頻摘要方法及其系統在說明書摘要公布了：基于多時間粒度特征融合的視頻摘要方法及其系統，屬于視頻摘要技術領域。實現視頻關鍵幀的準確提取和視頻摘要的生成。本發明包括以下步驟：S1，獲取原始視頻數據及標簽，對原始視頻中的視頻幀進行下采樣，使幀率降至2fps，得到訓練集；S2、構建G?MMT網絡；S3、使用預處理得到的訓練集訓練所述G?MMT網絡，其中網絡結構以Transformer為基本結構，并根據網絡結構的特點，使用基于多時間粒度分組的策略訓練所述G?MMT網絡；在訓練過程中，保存在驗證集上效果最好的模型用于測試；S4、使用訓練完成的G?MMT網絡處理視頻數據，得到視頻摘要的結果。本發明適用于視頻摘要領域。

本發明授權基于多時間粒度特征融合的視頻摘要方法及其系統在權利要求書中公布了：1.基于多時間粒度特征融合的視頻摘要方法，其特征在于，所述方法為： S1、獲取原始視頻數據及標簽，并進行預處理，得到訓練集和測試集； S2、構建G-MMT網絡； 所述G-MMT網絡包括一個全局時序特征提取器和三個獨立的多粒度時序特征提取器分支； 所述全局時序特征提取器首先通過預訓練好的GoogLeNet網絡對訓練視頻的每一幀進行圖像特征提取，獲得提取的時序特征；然后采用Transformer結構對視頻內部的時序特征進行建模；最后在對幀序列進行時序特征建模之前，對所有幀特征加上位置編碼，并采用幀序列的多粒度時域分組方案； 在所述三個獨立的多粒度時序特征提取器分支中，將原本的特征序列按照不同的分組間隔進行不重疊的分組，將特征序列內每連續的個元素作為一行，轉變為陣列形式，陣列中的每一行是時間粒度為的局部序列組，對其進一步建模原視頻的局部特征，每一列是時間粒度為的全局序列組，對其進一步建模原視頻的全局特征； S3、使用預處理得到的訓練集訓練所述G-MMT網絡，其中網絡結構以Transformer為基本結構，并根據網絡結構的特點，使用基于多時間粒度分組的策略訓練所述G-MMT網絡； S4、使用訓練完成的G-MMT網絡處理視頻數據，得到視頻摘要的結果。

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寧波大學，其通訊地址為：315211 浙江省寧波市風華路818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”。