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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种基于遗憾最小化的视频摘要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：CN116866681B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202311000460.X，技术领域涉及：H04N21/8549；该发明授权一种基于遗憾最小化的视频摘要方法是由郑吉平;徐宇尧设计研发完成，并于2023-08-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于遗憾最小化的视频摘要方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种视频摘要方法，具体的说，设计的是一种利用遗憾最小化，截取部分视频画面，得到一个摘要的方法。本发明致力于解决视频摘要生成时所需要的成本问题，例如深度学习方法中的学习训练成本，或者对观众的问询成本等。本发明针对视频中的各画面的多种信息，利用一系列图像处理算法及框架实现了信息的量化，使画面转变为多维数据，针对大量的多维数据，本发明使用遗憾最小化算法与视频摘要任务结合，筛选出摘要结果，并对结果在情节覆盖性上进行补充。本发明广泛适用于各类视频浏览、视频检索、视频推广、监控查询等应用场景。

本发明授权一种基于遗憾最小化的视频摘要方法在权利要求书中公布了：1.一种基于遗憾最小化的视频摘要方法，其特征包括如下步骤： 步骤一、建立视频摘要候选帧集，通过识别视频结构，提取出视频中各独立镜头的边界，为避免视频结构不清晰导致候选帧数量过少，需要不依赖视频结构重新提取候选帧，将视频均匀分块后，在每个视频块内量化每帧的多维属性，挑选出块内最佳的一帧作为摘要候选帧；具体为：镜头边界的判断需要利用帧与前后五十帧的余弦相似度及色彩相似度，利用TransNetV2计算每一帧为镜头边界帧的概率，挑选视频块内的最佳的一帧时，提取了该帧的稳定性S，色彩丰富度C，代表性R，清晰度E四个指标作为该帧的特征，之后将四个指标的得分线性组合计算总得分Score； 在经过两类方式得到摘要候选帧集后，通过相似性抑制以及画面过滤合并视频摘要候选帧集为最终候选帧集； 步骤二、量化最终候选帧集内每一帧的各特征信息，使得每一帧都可以转化为一个多维数组，需要处理的特征信息包括：目标主体信息、运动轨迹信息、多样性信息、色彩丰富度、图像质量5个维度，每个维度的得分标准化为一个0到1之间的数，每一帧即转化为一个五维的得分数组； 步骤三、比较所有候选帧的5维得分，通过遗憾最小化算法根据所需要的摘要比例生成摘要； 步骤四、对摘要结果做情节性上的进一步补充，以满足其在原视频中时间序列上的覆盖程度，通过观察已有摘要中的帧之间的时间序列分布情况，在间隔过大的帧之间添加合适的帧形成最终的摘要结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京航空航天大学，其通讯地址为：210016 江苏省南京市秦淮区御道街29号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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