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龙图腾网获悉浙江大华技术股份有限公司申请的专利视频问答方法、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：CN120472379B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202510963789.9，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权视频问答方法、设备及介质是由岑鑫;陈胜江;江昊航;虞响;李琦;郭佳设计研发完成，并于2025-07-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本视频问答方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种视频关键信息提取方法、视频问答方法、设备及介质，该视频关键信息提取方法包括：计算视频帧序列中像素发生运动的剧烈程度，得到视频帧序列中每个视频帧对应的运动幅度值；基于每个视频帧对应的运动幅度值，计算每个视频帧分别对应的聚类权重；基于每个视频帧分别对应的聚类权重，对每个视频帧进行加权聚类，将每个聚类簇的簇心点对应的视频帧作为质心视频帧；选取出与各个质心视频帧之间的图像相似度满足预设条件的视频帧，得到关键视频帧；对每个关键视频帧进行图像信息提取，得到视频帧序列对应的关键信息。聚类能够更好地处理具有不同重要性的视频帧，得到更加准确可靠的质心视频帧，进而可以提取到更加准确的关键信息。

本发明授权视频问答方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种视频问答方法，其特征在于，所述方法包括： 获取用户输入的视频问题数据，并获取底库视频帧序列对应的关键信息；所述关键信息包括每个关键视频帧对应的视频文本向量和所述每个关键视频帧对应的视频图像向量，所述视频问题数据含有问题文本； 所述底库视频帧序列对应的关键信息的获取步骤包括：获取视频帧序列，计算所述视频帧序列中像素发生运动的剧烈程度，得到所述视频帧序列中每个视频帧对应的运动幅度值；基于所述每个视频帧对应的运动幅度值，计算所述每个视频帧分别对应的聚类权重；其中，所述运动幅度值和所述聚类权重正相关；基于所述每个视频帧分别对应的聚类权重，对所述每个视频帧进行加权聚类得到多个聚类簇，将每个聚类簇的簇心点对应的视频帧作为质心视频帧；对所述视频帧序列进行压缩，得到压缩后的视频帧序列；计算所述压缩后的视频帧序列中的各个视频帧与各个质心视频帧之间的图像相似度，得到第一相似度；从所述压缩后的视频帧序列中的各个视频帧中，选取出第一相似度满足预设条件的视频帧，得到关键视频帧；对每个关键视频帧进行图像信息提取，得到所述视频帧序列对应的关键信息； 将所述问题文本输入至预先训练的文本特征提取模型，得到所述文本特征提取模型输出的问题文本向量；将所述问题文本输入至预先训练的多模态特征提取模型，得到所述多模态特征提取模型输出的多模态向量； 计算所述每个关键视频帧的视频文本向量与所述问题文本向量之间的相似度，得到所述每个关键视频帧对应的文本向量相似度；计算所述每个关键视频帧的视频图像向量与所述多模态向量之间的相似度，得到所述每个关键视频帧对应的多模态向量相似度； 计算所述文本向量相似度和所述多模态向量相似度之间的差值，得到相似度差值，根据所述相似度差值设定所述文本向量相似度和所述多模态向量相似度分别对应的加权权重，根据所述加权权重对所述文本向量相似度和所述多模态向量相似度进行加权求和，得到所述关键视频帧对应的问题匹配度； 选取问题匹配度满足预设条件的关键视频帧，得到匹配视频帧； 基于每个匹配视频帧，生成视频回答数据。

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