买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉千舆网络科技(上海)有限公司申请的专利基于深度学习融合的短视频内容分类方法及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：CN121095638B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202511181594.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于深度学习融合的短视频内容分类方法及系统是由苏旋设计研发完成，并于2025-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习融合的短视频内容分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及基于深度学习融合的短视频内容分类方法及系统，所述方法通过步骤S1对目标分类数据进行采集，所述方法还通过步骤S2对云端教师模型进行构建，并对边缘学生模型进行设置，所述方法还通过步骤S3对最大融合特征系数进行获取，所述方法还通过步骤S4对短视频内容的具体分类进行监测和调整，所述方法还通过步骤S5对内容分类属性进行进一步实时优化。本发明通过对目标分类数据进行采集，并根据目标分类数据对云端教师模型进行构建并对边缘学生模型进行设置，以便于对短视频内容进行特征分析、监测和优化，从而提升短视频内容分类准确率，减少违规误判的情况。

本发明授权基于深度学习融合的短视频内容分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习融合的短视频内容分类方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤S1，对目标分类数据进行采集； 步骤S2，通过云端教师模型构建方法根据目标分类数据对云端教师模型进行构建，并根据云端教师模型和预设边缘算力对边缘学生模型进行设置，还根据云端教师模型对特征向量集合进行获取，还根据特征向量集合对融合特征向量进行获取； 步骤S3，根据融合特征向量对最大融合特征系数进行获取，并根据最大融合特征系数对内容分类属性进行输出； 步骤S4，根据内容分类属性和特征向量集合对新增分类进行获取，并通过内容分类属性更新方法根据新增分类对内容分类属性进行更新，还根据内容分类属性对特征向量集合的获取过程进行调整，还根据内容分类属性对边缘学生模型的设置过程进行模型修正； 步骤S5，根据特征向量集合对内容分类属性的输出过程进行补正，并根据跨平台新增类数量对新增分类的获取过程进行实时优化； 在所述步骤S3中，根据融合特征向量对最大融合特征系数进行获取时，对特征向量权重集合fp={fp1,fp2,fp3,...,fpn-1,fpn}进行最大值选择，得到最大融合特征系数fpmax； 在所述步骤S3中，根据最大融合特征系数对内容分类属性进行输出时，将所述最大融合特征系数fpmax与预设最大融合特征系数fpmax0进行比对，根据比对结果对最大融合特征系数的达标情况进行判断，并根据判断结果对内容分类属性进行输出，其中： 当fpmax≤fpmax0时，则判定最大融合特征系数的达标情况为不达标，将最大融合特征系数fpmax对应的内容分类作为临近分类，并将临近分类作为内容分类属性进行输出； 当fpmax＞fpmax0时，则判定最大融合特征系数的达标情况为达标，将最大融合特征系数fpmax对应的内容分类作为目标分类，并将目标分类作为内容分类属性进行输出； 在所述步骤S4中，根据内容分类属性和特征向量集合对新增分类进行获取，并通过内容分类属性更新方法根据新增分类对内容分类属性进行更新，所述内容分类属性更新方法包括： 步骤B01，在临近分类作为内容分类属性进行输出时，当根据特征向量集合FUP={FUP1,FUP2,FUP3,...,FUPn-1,FUPn}对特征向量差值集合FUH={FUH1,FUH2,...,FUHq}进行计算，设定FUH1=FUP2-FUP1，FUH2=FUP3-FUP2,……，FUHq=FUPn-FUPn-1，得到特征向量差值集合FUH={FUH1,FUH2,...,FUHq}； 步骤B02，将特征向量差值集合FUH={FUH1,FUH2,...,FUHq}输入差值向量转换模型，得到差值向量转换模型输出的特征向量差值FUK，并将特征向量差值FUK与预设特征向量差值FUK0进行比对，根据比对结果对特征向量差值的状态进行判断，根据判断结果对新增分类进行获取，并根据新增分类对内容分类属性进行更新，其中： 当FUK≥FUK0时，则判定特征向量差值的状态为正常，不对新增分类进行获取； 当FUK＜FUK0时，则判定特征向量差值的状态为异常，将临近分类作为新增分类，并根据新增分类对内容分类属性进行更新：将新增分类作为内容分类属性进行输出。

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千舆网络科技(上海)有限公司，其通讯地址为：201805 上海市嘉定区安亭镇新源路58号708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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。