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龙图腾网获悉石家庄铁道大学申请的专利一种融合跨模态语义信息的视频摘要方法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：CN120126056B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202510248933.0，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种融合跨模态语义信息的视频摘要方法是由张云佐;肖遥舸;连玮琪;董彦磊;程煜;康尧星设计研发完成，并于2025-03-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合跨模态语义信息的视频摘要方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合跨模态语义信息的视频摘要方法，属于计算机视觉技术领域。所述方法首先从输入视频中提取图像帧序列和运动帧序列，然后利用跨模态特征提取网络分别提取静态特征和动态特征。接着，通过时空卷积关联注意力机制处理帧特征，生成反映帧特征时空重要性的注意力图，同时捕捉帧内空间信息和帧间时间信息。此外，引入跨模态动态融合模块和语义一致性校正器，以优化视频摘要生成过程，减少噪声干扰，提升摘要质量。最后，构建目标函数，通过无监督或监督学习训练视频摘要生成模型，根据预测的重要性分数生成动态视频摘要。所述方法综合利用视频中的静态和动态特征，提高了摘要的语义准确性和内容连贯性。

本发明授权一种融合跨模态语义信息的视频摘要方法在权利要求书中公布了：1.一种融合跨模态语义信息的视频摘要方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：读取输入视频，提取用于表示静态视觉内容的图像帧序列，以及反映动态运动状态变化的运动帧序列； S2：通过跨模态特征提取网络分别提取视频帧的静态特征和动态特征，所述跨模态特征提取网络包括时间流网络和空间流网络，空间流网络用于提取静态特征，时间流网络用于提取动态特征； 所述空间流网络用于提取反映视频帧中物体类别、场景语义及视觉内容的静态语义特征；所述时间流网络用于提取动态特征，包括提取运动RGB特征和光流特征两种动态特征，所述运动RGB特征用于捕捉场景切换及动态目标的颜色变化，所述光流特征用于描述帧间运动方向与速度； S3：通过时空卷积关联注意力机制生成时空重要性注意力图； 所述时空卷积关联注意力机制用于融合帧内的空间信息和帧间的时间信息，生成反映帧特征时空重要性的注意力图；首先将空间流和时间流提取的特征进行堆叠，形成二维结构的帧特征表示；将空间流的静态特征和时间流的动态特征沿着特征维度进行拼接，得到高维的帧特征表示；然后利用卷积神经网络对堆叠后的帧特征进行处理；卷积神经网络能够同时捕捉帧内的空间信息和帧间的时间信息，生成反映帧特征时空重要性的注意力图，注意力图的每个元素表示对应帧特征的重要性；注意力图用于后续的特征加权和重要性分数预测； S4：引入跨模态动态融合模块，根据当前帧的语义特征动态调整静态与动态模态的权重比例，并生成融合跨模态语义的混合特征表示； S5：引入语义一致性校正器，优化跨模态特征与静态特征之间的语义一致性； S6：构建目标函数，训练视频摘要生成模型，并根据模型预测的重要性分数生成视频摘要。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人石家庄铁道大学，其通讯地址为：050043 河北省石家庄市长安区北二环东路17号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。