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龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所申请的专利视频鉴伪模型的训练方法、视频鉴伪方法、装置、电子设备、存储介质和计算机程序产品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：CN120580625B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202510752887.8，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权视频鉴伪模型的训练方法、视频鉴伪方法、装置、电子设备、存储介质和计算机程序产品是由罗冠;赵中华;王博;袁江;唐楚杰;张欣怡;李兵;胡卫明设计研发完成，并于2025-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本视频鉴伪模型的训练方法、视频鉴伪方法、装置、电子设备、存储介质和计算机程序产品在说明书摘要公布了：本公开关于视频鉴伪模型的训练方法、视频鉴伪方法、装置、电子设备、存储介质和计算机程序产品，该训练方法包括：获取视频样本，其中，视频样本为未经过伪造的真实视频样本；提取视频样本片段所包含的在前视频帧的空间结构特征；基于空间结构特征，学习在前视频帧之间的时序规律；基于在前部分对应的嵌入式帧向量预测在后视频帧对应的预测内容；基于预测内容以及真实内容，计算损失；基于损失，调整视频鉴伪模型的参数。这样，通过利用真实视频样本训练视频鉴伪模型，可以避免对特定伪造痕迹的过度依赖，进而能够有效应对各种类型的视频鉴伪场景，即可以实现对未知类型的新型伪造视频的高效检测，提高了视频鉴伪模型的泛化能力。

本发明授权视频鉴伪模型的训练方法、视频鉴伪方法、装置、电子设备、存储介质和计算机程序产品在权利要求书中公布了：1.一种视频鉴伪模型的训练方法，其特征在于，所述视频鉴伪模型包含卷积模块和时序建模模块，所述训练方法包括： 获取视频样本，其中，所述视频样本为未经过伪造的真实视频样本； 将所述视频样本输入所述视频鉴伪模型，以将所述视频样本划分为多个视频样本片段，其中，相邻的两个视频样本片段存在重合部分； 针对每个视频样本片段，通过所述卷积模块提取该视频样本片段的在前部分所包含的多个在前视频帧的空间结构特征；通过所述时序建模模块基于所述空间结构特征，学习所述多个在前视频帧之间的时序规律，获得该在前部分对应的嵌入式帧向量；基于该在前部分对应的嵌入式帧向量预测该视频样本片段所包含的除所述在前部分之外的在后部分所包含的多个在后视频帧中每个在后视频帧对应的预测内容，其中，所述多个在前视频帧和所述多个在后视频帧彼此不重叠，且二者的并集为该视频样本片段包含的所有视频帧；基于所述每个在后视频帧对应的预测内容以及真实内容，计算该在后视频帧对应的损失； 基于每个视频样本片段所包含的每个在后视频帧对应的损失，调整所述视频鉴伪模型的参数以进行训练。

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