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龙图腾网获悉乐清市电力实业有限公司;温州图盛控股集团有限公司申请的专利基于多模态大模型框架的多阶段零样本视频动作定位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：CN120748033B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202510706659.7，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于多模态大模型框架的多阶段零样本视频动作定位方法是由胡高铭;徐珏;叶鹏;赵海;彭潮海;徐钰栋;吕家辉;徐文斌;洪雷;赵子龙;陈佳佳;林凯;刘逸欧;张岳衡;游远媛设计研发完成，并于2025-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态大模型框架的多阶段零样本视频动作定位方法在说明书摘要公布了：本发明涉及视频理解技术领域，具体公开一种基于多模态大模型框架的多阶段零样本视频动作定位方法，包括：利用多模态大语言模型，获取待测视频的候选视频动作类别及其对应的多个关键动作阶段；针对任一候选视频动作类别，获取待测视频的视频帧在每个关键动作阶段的置信度，根据最高置信度大于阈值的视频帧，构建候选时间片段并进行合并，得到该候选视频动作类别对应的定位结果，直至得到每个候选视频动作类别对应的定位结果。本发明通过引入多模态大模型，利用图文语义对齐和相似度计算机制，结合帧级置信度评分，实现对视频中动作类别的判别与时序位置的标注，摆脱对人工标注数据的依赖，提高动作定位准确率与在多动作复杂场景下的稳定性。

本发明授权基于多模态大模型框架的多阶段零样本视频动作定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态大模型框架的多阶段零样本视频动作定位方法，其特征在于，包括： 利用多模态大语言模型，获取待测视频对应的至少一个候选视频动作类别，并确定每个候选视频动作类别对应的多个按照发生时间顺序排列的关键动作阶段； 针对任一候选视频动作类别，利用所述多模态大语言模型，获取所述待测视频的每个视频帧分别在所述任一候选视频动作类别对应的每个关键动作阶段的置信度，将每个视频帧的最高置信度对应的关键动作阶段确定为每个视频帧的目标动作阶段，根据最高置信度大于置信度阈值的视频帧，构建至少一个候选时间片段，将每个候选时间片段中出现次数最多的目标动作阶段确定为每个候选时间片段的最终动作阶段，并根据每个候选时间片段的最终动作阶段的发生时间顺序以及相邻候选时间片段之间的间隔时长，对所有的候选时间片段进行合并，得到所述任一候选视频动作类别对应的视频动作片段定位结果，直至得到每个候选视频动作类别对应的视频动作片段定位结果。

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乐清市电力实业有限公司;温州图盛控股集团有限公司，其通讯地址为：325600 浙江省温州市乐清市乐成街道南大街185号(另设分支机构经营场所 : 乐清市城东街道旭阳路6688号总部经济园7幢301、401、501室)；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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