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龙图腾网获悉北京生泰尔科技股份有限公司申请的专利一种基于用户视频数据的分类方法、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：CN120318612B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202510811880.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于用户视频数据的分类方法、设备及介质是由杜福娇设计研发完成，并于2025-06-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于用户视频数据的分类方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及图像处理与模式识别技术领域，尤其涉及一种基于用户视频数据的分类方法、设备及介质，所述方法包括：采集用户上传的视频数据，并从中提取多个关键帧；使用具备时序建模能力的视频特征提取网络和图像级空间特征提取网络分别提取所述关键帧间的时序特征和每一关键帧的空间特征，并基于所述时序特征与空间特征生成视频视觉特征；采集用户在观看该视频数据过程中的行为数据，并基于该行为数据构建最终的用户行为嵌入向量；将所述最终的用户行为嵌入向量与所述视频视觉特征进行融合，生成联合特征表示；将所述联合特征表示输入至预先训练好的图神经网络分类模型中进行分类，输出所述视频数据所属的一个或多个语义类别标签。

本发明授权一种基于用户视频数据的分类方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于用户视频数据的分类方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1、采集用户上传的视频数据，并从中提取多个关键帧； S2、使用具备时序建模能力的视频特征提取网络和图像级空间特征提取网络分别提取所述关键帧间的时序特征和每一关键帧的空间特征，并基于所述时序特征与空间特征生成视频视觉特征； S3、采集用户在观看该视频数据过程中的行为数据，并基于该行为数据构建最终的用户行为嵌入向量； S4、将所述最终的用户行为嵌入向量与所述视频视觉特征进行融合，生成联合特征表示； S5、将所述联合特征表示输入至预先训练好的图神经网络分类模型中进行分类，输出所述视频数据所属的一个或多个语义类别标签； 所述S1中提取关键帧的过程包括： S11、将用户上传的视频数据按时间顺序划分为若干连续的视频片段，每个视频片段的长度为预设时间间隔； S12、针对每个视频片段中的相邻帧，采用预设的帧间差异度量方法计算帧间差异值，所述帧间差异值表征相邻帧之间的灰度差异，形成帧间变化信息； S13、根据帧间变化信息，采用动态帧间差异阈值方法，选取每个视频片段中帧间差异值超过动态阈值的帧作为候选帧； S14、对候选帧应用光流稀疏采样算法，计算其光流幅度，并筛选出光流幅度超过预设阈值的候选帧作为关键帧； S15、对视频数据所有提取出的关键帧进行去重与冗余帧剔除处理，得到关键帧集合； 所述S2中提取时序特征与空间特征的过程包括： S21、将关键帧集合中按时间顺序排列的关键帧输入至具有时序建模能力的视频特征提取网络中，所述视频特征提取网络为三维卷积神经网络； S22、通过三维卷积网络对关键帧序列进行建模，提取关键帧之间的运动变化特征与场景切换特征，获得表示时间连续性与动态语义的信息的时序特征向量； S23、将关键帧集合中每一关键帧单独输入至图像级空间特征提取网络中，提取空间特征向量，所述图像级空间特征提取网络为残差神经网络，所述空间特征向量包括关键帧的结构信息和纹理信息； S24、将所述时序特征向量分别与多个关键帧对应的空间特征向量按照特征维度进行拼接，得到融合后的多个关键帧视觉特征向量；对多个融合后的关键帧视觉特征向量进行池化操作，以获得用于表征目标视频的视频视觉特征向量； 所述S3中构建用户行为嵌入向量的过程包括： S31、采集用户在观看所述视频数据过程中产生的行为数据，所述行为数据包括：数值型特征和文本类信息； 所述数值型特征包括：观看时长、播放起止时间、暂停帧位置、播放速度调整次数、快进或回退跳转行为、点赞操作； 所述文本类信息包括：用户评论内容； S32、对所述数值型特征进行处理，得到数值行为向量； S33、将用户评论内容进行分词和编码处理后，输入至预训练的BERT语言模型中，提取语义嵌入向量； S34、将所述数值行为向量与语义嵌入向量按向量维度拼接，形成初始用户行为特征向量； S35、采用预设的嵌入层对初始用户行为特征向量进行映射与归一化处理，输出最终的用户行为嵌入向量； 其中，所述嵌入层包括至少一层全连接层。

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