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龍圖騰網(wǎng)獲悉上海旺脈信息科技集團(tuán)有限公司申請(qǐng)的專(zhuān)利基于動(dòng)態(tài)語(yǔ)義驅(qū)動(dòng)的視頻素材智能處理方法及裝置獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120544106B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-23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(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202511037806.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/40；該發(fā)明授權(quán)基于動(dòng)態(tài)語(yǔ)義驅(qū)動(dòng)的視頻素材智能處理方法及裝置是由吳超;徐寅設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-07-28向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本基于動(dòng)態(tài)語(yǔ)義驅(qū)動(dòng)的視頻素材智能處理方法及裝置在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明視頻素材處理技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于動(dòng)態(tài)語(yǔ)義驅(qū)動(dòng)的視頻素材智能處理方法及裝置，該方法包括：通過(guò)預(yù)訓(xùn)練的語(yǔ)義特征提取模型對(duì)輸入視頻進(jìn)行逐幀解析，提取包含對(duì)象屬性、場(chǎng)景上下文及多模態(tài)情感特征的深層語(yǔ)義向量；基于時(shí)序注意力機(jī)制對(duì)深層語(yǔ)義向量進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析，實(shí)時(shí)生成反映視頻內(nèi)容演化規(guī)律的語(yǔ)義狀態(tài)變化圖譜；基于用戶輸入的個(gè)性化處理需求與語(yǔ)義狀態(tài)變化圖譜的實(shí)時(shí)匹配結(jié)果，通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)策略網(wǎng)絡(luò)生成自適應(yīng)處理策略；依據(jù)自適應(yīng)處理策略對(duì)所述輸入視頻進(jìn)行動(dòng)態(tài)處理操作，生成目標(biāo)視頻素材；本發(fā)明有效解決了現(xiàn)有技術(shù)語(yǔ)義理解膚淺、處理方式固定的問(wèn)題，提升了視頻處理效果和用戶體驗(yàn)，滿足多樣化、時(shí)效性及個(gè)性化需求。

本發(fā)明授權(quán)基于動(dòng)態(tài)語(yǔ)義驅(qū)動(dòng)的視頻素材智能處理方法及裝置在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于動(dòng)態(tài)語(yǔ)義驅(qū)動(dòng)的視頻素材智能處理方法，其特征在于，所述方法包括： 通過(guò)預(yù)訓(xùn)練的語(yǔ)義特征提取模型對(duì)輸入視頻進(jìn)行逐幀解析，提取包含對(duì)象屬性、場(chǎng)景上下文及多模態(tài)情感特征的深層語(yǔ)義向量； 基于時(shí)序注意力機(jī)制對(duì)所述深層語(yǔ)義向量進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析，實(shí)時(shí)生成反映視頻內(nèi)容演化規(guī)律的語(yǔ)義狀態(tài)變化圖譜； 基于用戶輸入的個(gè)性化處理需求與所述語(yǔ)義狀態(tài)變化圖譜的實(shí)時(shí)匹配結(jié)果，通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)策略網(wǎng)絡(luò)生成自適應(yīng)處理策略；其中，所述自適應(yīng)處理策略包括剪輯節(jié)點(diǎn)定位規(guī)則、特效類(lèi)型選擇規(guī)則及參數(shù)動(dòng)態(tài)調(diào)整規(guī)則； 依據(jù)所述自適應(yīng)處理策略對(duì)所述輸入視頻進(jìn)行動(dòng)態(tài)處理操作，生成基于目標(biāo)視頻剪輯節(jié)點(diǎn)、目標(biāo)特效類(lèi)型、動(dòng)態(tài)設(shè)置的特效強(qiáng)度與時(shí)間參數(shù)所合成的語(yǔ)義驅(qū)動(dòng)的目標(biāo)視頻素材； 其中，所述動(dòng)態(tài)處理操作包括：基于所述對(duì)象屬性與所述語(yǔ)義狀態(tài)變化圖譜的實(shí)時(shí)更新，通過(guò)所述剪輯節(jié)點(diǎn)定位規(guī)則定位所述目標(biāo)視頻剪輯節(jié)點(diǎn)；基于所述多模態(tài)情感特征，通過(guò)所述特效類(lèi)型選擇規(guī)則匹配所述目標(biāo)特效類(lèi)型；根據(jù)所述場(chǎng)景上下文，通過(guò)所述參數(shù)動(dòng)態(tài)調(diào)整規(guī)則初始設(shè)置特效強(qiáng)度與時(shí)間參數(shù)，并根據(jù)所述語(yǔ)義狀態(tài)變化圖譜的迭代更新，對(duì)初始設(shè)置的特效強(qiáng)度與時(shí)間參數(shù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)校準(zhǔn)； 所述剪輯節(jié)點(diǎn)定位規(guī)則的參數(shù)化表達(dá)式為：；其中，表示時(shí)刻t的剪輯決策概率，為Sigmoid激活函數(shù)，為第一可訓(xùn)練權(quán)重矩陣，為偏置項(xiàng)，為當(dāng)前時(shí)刻對(duì)應(yīng)滑動(dòng)時(shí)間窗口的對(duì)象運(yùn)動(dòng)軌跡參數(shù)，為當(dāng)前時(shí)刻對(duì)應(yīng)滑動(dòng)時(shí)間窗口的場(chǎng)景轉(zhuǎn)換概率；當(dāng)時(shí)，定位t時(shí)刻為所述目標(biāo)視頻剪輯節(jié)點(diǎn)，為預(yù)設(shè)閾值； 所述特效類(lèi)型選擇規(guī)則的參數(shù)化表達(dá)式為：；其中，表示所述目標(biāo)特效類(lèi)型，為預(yù)定義特效類(lèi)型集合，為第二可訓(xùn)練權(quán)重矩陣，為當(dāng)前時(shí)刻對(duì)應(yīng)滑動(dòng)時(shí)間窗口的情感強(qiáng)度演化梯度，為需求特征向量中的特效風(fēng)格子向量； 所述參數(shù)動(dòng)態(tài)調(diào)整規(guī)則的參數(shù)化表達(dá)式為：；其中，為動(dòng)態(tài)設(shè)置的特效強(qiáng)度，為動(dòng)態(tài)設(shè)置的時(shí)間參數(shù)，、為根據(jù)場(chǎng)景上下文初始設(shè)置的特效強(qiáng)度與時(shí)間參數(shù)，為情感強(qiáng)度演化梯度的變化量，為場(chǎng)景轉(zhuǎn)換概率變化量，與為所述強(qiáng)化學(xué)習(xí)策略網(wǎng)絡(luò)生成的動(dòng)態(tài)縮放因子。

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