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龙图腾网获悉有米科技股份有限公司申请的专利基于视频帧的模型训练方法及装置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：CN115240100B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202210704031.X，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于视频帧的模型训练方法及装置是由陈畅新;黄于晏;陈第设计研发完成，并于2022-06-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于视频帧的模型训练方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于视频帧的模型训练方法及装置，该方法包括：确定用于训练模型的多个训练视频；根据所述训练视频的视频参数，确定所述训练视频对应的抽帧间隔；根据所述抽帧间隔对所述训练视频进行抽帧操作，得到所述训练视频对应的多个训练视频帧；根据所述多个训练视频帧对基于Transformer网络结构的视频重建预测模型进行训练，在训练中计算所述视频重建预测模型输出的多个预测视频帧和输入的所述多个训练视频帧之间的损失函数值，根据所述损失函数值对所述视频重建预测模型的模型参数进行优化直至收敛，得到训练好的所述视频重建预测模型。可见，本发明能够提高训练效率，且利用Transformer网络结构的算法优势使得预测效果更好。

本发明授权基于视频帧的模型训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于视频帧的模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 确定用于训练模型的多个训练视频； 根据所述训练视频的视频参数，确定所述训练视频对应的抽帧间隔； 根据所述抽帧间隔对所述训练视频进行抽帧操作，得到所述训练视频对应的多个训练视频帧； 根据所述多个训练视频帧对基于Transformer网络结构的视频重建预测模型进行训练，在训练中计算所述视频重建预测模型输出的多个预测视频帧和输入的所述多个训练视频帧之间的损失函数值，根据所述损失函数值对所述视频重建预测模型的模型参数进行优化直至收敛，得到训练好的所述视频重建预测模型； 其中，所述根据所述训练视频的视频参数，确定所述训练视频对应的抽帧间隔，包括： 确定所述训练视频的画面变化参数；所述画面变化参数为所述训练视频的不同帧之间的光流值参数； 根据所述画面变化参数和预设的参数阈值条件，确定所述训练视频对应的抽帧间隔；所述参数阈值条件为光流值阈值条件； 和或， 确定所述训练视频的视频场景参数；所述视频场景参数为所述训练视频的场景类型； 根据所述视频场景参数和预设的场景抽帧对应关系，确定所述训练视频对应的抽帧间隔；所述场景抽帧对应关系用于指示不同类型的场景的数量对应的抽帧间隔，且所述抽帧间隔与所述场景的数量成反比。

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