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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利基于谱体积的自然场景生成视频检测方法和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：CN119418129B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411576739.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于谱体积的自然场景生成视频检测方法和系统是由陈雁翔;郑天鹏;王志远;李严成;舒陈帅设计研发完成，并于2024-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于谱体积的自然场景生成视频检测方法和系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于谱体积的自然场景生成视频检测方法和系统，涉及视频检测技术领域，该方法包括：获取样本视频集合，样本视频集合包括具有预设真伪标签的多个样本视频；对多个样本视频进行预处理，通过双流结构网络进行特征提取，基于卷积神经网络进行训练，得到视频检测模型；获取待检测的目标视频信息，通过提取策略进行预处理；通过视频检测模型进行特征提取，并设计分类器进行分析，得到表征目标视频信息类别的概率，判断目标视频信息是否为生成视频。本申请在模型训练阶段，关注像素特征和运动特征两个方面，使用谱体积的运动表示方法进一步表示生成线索，减少了计算开销，解决了生成视频检测在自然场景方面的不足。

本发明授权基于谱体积的自然场景生成视频检测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于谱体积的自然场景生成视频检测方法，其特征在于，包括： 获取样本视频集合，所述样本视频集合包括具有预设真伪标签的多个样本视频； 基于预设的提取策略，对多个所述样本视频进行预处理以提取得到第一谱体积特征； 通过获取的双流结构网络从所述样本视频和所述第一谱体积特征中分别进行特征提取，得到第一像素特征和第一运动特征； 以所述第一像素特征和所述第一运动特征作为样本，基于卷积神经网络进行训练，得到视频检测模型； 获取待检测的目标视频信息，通过所述提取策略对所述目标视频信息进行预处理得到第二谱体积特征； 通过所述视频检测模型对所述目标视频信息和所述第二谱体积特征进行特征提取，得到第二像素特征和第二运动特征； 设计分类器以对所述第二像素特征和所述第二运动特征进行分析，得到表征所述目标视频信息类别的概率，判断所述目标视频信息是否为生成视频； 所述基于预设的提取策略，对多个所述样本视频进行预处理以提取得到第一谱体积特征，包括： 将所述样本视频提取为光流，以初步确定运动纹理； 对所述光流在时间维度进行傅里叶变换成频域表示，得到第一谱体积特征；其中，所述第一谱体积特征为从所述样本视频中提取的每像素轨迹的时间傅里叶变换。

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