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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利局部监督长视频时序文本检索方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115809352B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211581256.7，技术领域涉及：G06F16/732；该发明授权局部监督长视频时序文本检索方法及系统是由张娅;鞠陈;王海诚;刘金祥;马超凡;王延峰设计研发完成，并于2022-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本局部监督长视频时序文本检索方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种局部监督长视频时序文本检索方法及系统，包括：根据输入检索文本提取文本初始特征；根据输入长视频提取视频初始特征；将文本初始特征和视频初始特征进行跨模态融合为文本特征图和视频特征图；将视频特征图映射为文本描述的事件提案，进而计算事件时序位置掩膜；根据局部时序标签监督事件提案；基于时序位置掩膜，对事件特征和文本特征进行聚合；基于事件特征、文本特征进行多模态特征对比学习；基于事件提案计算粗略检索结果；对粗略检索结果进行细化，产生精确边界检索结果图；基于精确边界检索结果图产生最终预测。本发明通过局部监督在维持低廉标注成本的同时，也提供了精确的检索位置锚，奠定了强大的性能基石。

本发明授权局部监督长视频时序文本检索方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种局部监督长视频时序文本检索方法，其特征在于，包括： 文本特征提取步骤：使用全连接层构成的文本特征编码网络，对输入检索文本提取预设维度的文本初始特征； 视频特征提取步骤：使用3D深度卷积构成的视觉特征编码网络，对输入的长视频提取预设维度的视频初始特征； 跨模态特征融合步骤：使用多尺度Transformer构成的跨模态特征融合网络，对输入的文本初始特征和视频初始特征进行深度融合，输出文本特征图和视频特征图； 事件检测步骤：使用多层感知机构成的事件检测网络，将视频特征图映射为文本描述的事件提案，该事件提案由事件中心和事件长度构成，进而基于事件提案计算事件时序位置掩膜，表示包含事件的视频帧的时间位置，作为输出； 局部位置标签监督步骤：约束事件提案完全包含局部时序标签； 事件特征聚合步骤：将事件时序位置掩膜作用于视频特征图上，产生事件特征图，并通过聚合生成事件级视觉特征； 多模态特征对比步骤：使用特征对比学习，鼓励相似语义的事件-文本特征、事件-事件特征在表征空间中聚合，不相似语义的事件-文本特征、事件-事件特征在表征空间中分散； 粗略检索结果产生步骤：基于事件提案，使用阈值法产生粗略的检索时序结果； 精确边界细化步骤：使用粗略检索时序结果，训练精确边界细化网络，为事件边界设计多尺度微调范式，同时对边界提供显式优化约束，输出精确边界检索结果图； 精确检索结果产生步骤：基于精确边界检索结果图，使用阈值法产生预测结果； 所述局部位置标签监督步骤根据提供的局部时序标签Y，约束事件提案P完全包含局部时序标签，约束计算公式如下： 其中θdet是事件检测网络的参数，代表视频特征图和局部时序标签的分布，代表视频特征图实例，yi是其局部时序标签，||·||代表取绝对值函数，Φdet代表事件检测网络，MAX代表取最大值函数。

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