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龙图腾网获悉北京明略昭辉科技有限公司申请的专利视频分类方法、装置、设备及介质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：CN114896449B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202210578522.4，技术领域涉及：G06F16/65；该发明授权视频分类方法、装置、设备及介质是由朱彦浩;胡郡郡;唐大闰设计研发完成，并于2022-05-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本视频分类方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种视频分类方法、装置、设备及介质，该方法包括：构建多层特征融合网络；提取目标视频中的图像特征集和音频特征集；利用瓶颈单元向量交替在多层特征融合网络中进行图像特征和音频特征的联合学习，得到最后一层特征融合网络的图像特征融合单元输出的目标整体图像特征和最后一层特征融合网络的音频特征融合单元输出的目标整体音频特征；将目标整体图像特征和目标整体音频特征输入分类器，以确定目标视频的类别。本申请通过设置瓶颈单元向量在视频的图像特征和音频特征的融合过程中获得用于分类的重要特征信息，进行数据交互，解决了特征融合过程速度较慢且容易过拟合的问题。

本发明授权视频分类方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种视频分类方法，其特征在于，包括： 构建多层特征融合网络，其中，每一层所述特征融合网络包括一个图像特征融合单元和一个音频特征融合单元； 提取目标视频中的图像特征集和音频特征集，其中，所述图像特征集用于作为第一层所述特征融合网络中的所述图像特征融合单元的输入，所述音频特征集用于作为第一层所述特征融合网络中的所述音频特征融合单元的输入； 利用瓶颈单元向量交替在多层所述特征融合网络中进行图像特征和音频特征的联合学习，得到最后一层所述特征融合网络的所述图像特征融合单元输出的目标整体图像特征和最后一层所述特征融合网络的所述音频特征融合单元输出的目标整体音频特征； 将所述目标整体图像特征和所述目标整体音频特征输入分类器，以确定所述目标视频的类别； 所述利用瓶颈单元向量交替在多层所述特征融合网络中进行图像特征和音频特征的联合学习包括按照如下方式对第一层的所述特征融合网络进行图像特征和音频特征的联合学习：随机生成所述瓶颈单元向量和图像特征表征向量；将所述图像特征表征向量、所述图像特征集以及随机生成的所述瓶颈单元向量进行拼接后输入第一层所述特征融合网络的所述图像特征融合单元；获取第一层所述特征融合网络的所述图像特征融合单元输出的新的所述瓶颈单元向量，并随机生成音频特征表征向量；将所述音频特征表征向量、所述音频特征集以及新的所述瓶颈单元向量进行拼接后输入第一层所述特征融合网络的所述音频特征融合单元，以利用所述瓶颈单元向量完成第一层所述特征融合网络的图像特征和音频特征的联合学习； 所述利用瓶颈单元向量交替在多层所述特征融合网络中进行图像特征和音频特征的联合学习还包括：获取上一层所述特征融合网络的所述图像特征融合单元输出的新的所述图像特征表征向量、新的所述图像特征集以及所述音频特征融合单元输出的新的所述瓶颈单元向量；将新的所述图像特征表征向量、新的所述图像特征集以及所述音频特征融合单元输出的新的所述瓶颈单元向量进行拼接后输入当前层所述特征融合网络的所述图像特征融合单元；获取当前层所述图像特征融合单元输出的新的所述瓶颈单元向量、上一层所述音频特征融合单元输出的新的所述音频特征集以及新的所述音频特征表征向量；将新的所述音频特征表征向量、新的所述音频特征集以及当前层所述图像特征融合单元输出的新的所述瓶颈单元向量进行拼接后输入当前层所述音频特征融合单元，以完成当前层所述特征融合网络的图像特征和音频特征的联合学习。

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