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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种时空特征重要性感知的文本视频检索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：CN119884416B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202411948780.2，技术领域涉及：G06F16/783；该发明授权一种时空特征重要性感知的文本视频检索方法是由张普宁;郝壬甲;杨静;杨志刚;王汝言;张鸿设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种时空特征重要性感知的文本视频检索方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种时空特征重要性感知的文本视频检索方法，属于文本视频检索技术领域。该方法具体包括：对视频中的每一帧和文本描述分别作特征提取，通过重要性感知机制来选取视频中的关键帧，并且利用基于语义通信的信源信道联合编码方法，保持查询文本在传输过程中的语义信息。将每一帧的图像块特征聚合到对象原型中，将对象与文本描述中的短语进行匹配，感知视频帧中的空间信息。本发明通过对不同的对象组合为不同的事件原型，将其与整个文本描述进行匹配，利用帧与帧之间的关联时间信息提高文本与视频之间的细粒度匹配，通过优化视频内容的时空特征处理和特征重要性评估，能够在大规模视频数据中实现高效检索，减少冗余计算，提升视频检索精度。

本发明授权一种时空特征重要性感知的文本视频检索方法在权利要求书中公布了：1.一种时空特征重要性感知的文本视频检索方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤： S1、对输入视频和查询文本作特征提取，提取不同帧特征、全局帧特征和文本特征； S2、利用基于语义通信的信源信道联合编码方法，对查询文本语义信息进行传输； S3、对视频特征的中不同帧，利用重要性感知机制提取关键帧； 在步骤S3中，视频帧特征信息的提取过程为： S31、对提取得到的视频帧特征信息，作为语义权重计算的输入，表示为： 其中表示第L个视频帧特征，表示特征提取网络的固定参数，分别表示视频帧特征的宽度、高度和数量； 使用相对于特征级信息的感知结果的梯度来量化语义重要性，第c个感知结果到第L个特征映射的梯度记为，利用基于梯度的语义重要性权重模块获取特征语义权重： 其中为表示视频帧特征对所有感知结果的综合影响；上标“”表示感知结果索引； S32、计算重要性权值对所有感知结果的平均值： 表示第L个视频帧特征映射的语义重要性； S33、将权重映射到一个预设的量级： 其中τ是超参数，r是常数；语义权值适用于语义级损失函数，超参数τ控制语义权重的分布； S34、对视频中的每一帧特征表示应用权重计算加权相似度得分： 其中为整个视频的全局特征； S35、最后根据加权相似度得分来选择前n帧作为关键帧： S4、对每个关键帧中的图像块特征生成对象原型，选取具有语义信息的对象特征与查询文本语义信息中的短语进行匹配； S5、将不同的对象聚合为帧事件，利用帧与帧之间的时间关联将帧时间与事件句子进行匹配； S6、采用对称交叉熵损失函数对批量内的原型匹配进行优化训练，训练完成后用于文本视频检索。

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