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龙图腾网获悉山东交通学院申请的专利基于特征表达增强的视频摘要生成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：CN119862301B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202510322004.X，技术领域涉及：G06F16/738；该发明授权基于特征表达增强的视频摘要生成方法及系统是由朱振方;付振睿;裴洪丽;卢强;王富瑞;柴建勇;赵大伟;亓江涛;李克峰;刘芸;陈竹敏设计研发完成，并于2025-03-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于特征表达增强的视频摘要生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于特征表达增强的视频摘要生成方法及系统，涉及计算机视觉技术领域，包括：获取原始视频并提取视频帧图像序列；将视频帧图像序列输入至OCVF视频理解模型中，输入的每一视频帧图像先经特征提取模块提取初始特征，初始特征经注意力模块提取关键时空特征，再经特征映射和跳跃连接生成高层次特征表示，高层次特征表示再通过分类器输出每一视频帧的重要性分数，确定关键帧，生成最终的视频摘要结果；其中，注意力模块包括依次设置的通道注意力层、平均池化层、位置编码层、自注意力层和时空注意力层。本发明可实现对视频内容更综合的建模和高效理解，实现更鲁棒、更精确的视频摘要生成。

本发明授权基于特征表达增强的视频摘要生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于特征表达增强的视频摘要生成方法，其特征在于，包括： 获取原始视频并提取视频帧图像序列； 将视频帧图像序列输入至OCVF视频理解模型中，输入的每一视频帧图像先经特征提取模块提取初始特征，初始特征经注意力模块提取关键时空特征，再经过特征映射和跳跃连接生成高层次特征表示，最后高层次特征表示通过分类器输出每一视频帧的重要性分数，确定关键帧，生成最终的视频摘要结果； 其中，注意力模块包括依次设置的通道注意力层、平均池化层、位置编码层、自注意力层和时空注意力层；初始特征经通道注意力层自适应调整通道权重，生成关键特征；再经平均池化层降维处理后，通过位置编码层将视频帧的时间和空间位置信息嵌入至低维特征中；最后经自注意力层和时空注意力层提取关键时空特征； 所述位置编码层中，针对输入的每一视频帧图像的特征表示，引入当前视频帧在原始视频中的位置信息，得到位置编码后的特征表示； 经位置编码后的特征依次通过自注意力层和时空注意力层提取关键时空特征，包括：将位置编码后的特征作为输入特征输入至自注意力层中，通过自注意力机制计算注意力权重矩阵，经注意力权重矩阵加权求和，得到更新后的特征表示；更新后的特征表示再作为输入特征输入至时空注意力层中，分别通过时间和空间注意力机制计算时间和空间注意力权重矩阵，分别表示为和，基于两注意力权重矩阵，并采用动态权重调整机制，进行特征加权融合，得到关键时空特征；其中，融合后的特征表示通过以下公式计算得到： ； 其中，和是超参数；表示输入特征； 动态权重调整机制为： 根据原始视频的时间帧数和空间维度，计算得到缩放因子SF，该计算公式为： 根据计算得到的缩放因子SF，将缩放因子SF用于调节原有的时间权重和空间权重； 所述特征映射和跳跃连接为： 利用多层感知器对输入的特征进行非线性映射，生成复杂特征表示； 通过跳跃连接，将复杂特征表示与提取的初始特征、多层次中间特征、关键时空特征融合，得到融合特征；其中，多层次中间特征包括关键特征；对融合特征再进行多次非线性映射，生成最终的嵌入表示，即高层次特征表示。

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