申请/专利权人：华中师范大学

申请日：2023-11-17

公开（公告）日：2024-03-08

公开（公告）号：CN117668293A

主分类号：G06F16/783

分类号：G06F16/783;G06V20/40;G06V10/80;G06V10/82;G06F40/30;G06F18/25;G06N3/042;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/084

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.03.26#实质审查的生效;2024.03.08#公开

摘要：本发明提供基于多尺度差分的联合时刻检索与高光检测方法及系统，其技术要点在于：输入视频和文本数据，提取视觉和文本特征；进行片段‑文本特征语义跨模态对齐；使用跨注意力机制来突出表达和文本查询相关的视频片段；使用差分信息感知来挖掘相邻片段之间的差分信息，采用多尺度卷积和图卷积网络来挖掘片段之间的多尺度关系，得到多尺度差分感知的联合表征；分别使用时刻检索和高光检测的任务头来预测最终结果，并计算各自的惩罚函数，进行反向传播优化整个网络的参数，待网络整体参数全部收敛之后，将最终的高光片段和检索时刻输出。本发明主要缓解了现有方法没有考虑到不同用户查询对应的时刻持续时长和高光分布存在显着差异的问题。

主权项：1.基于多尺度差分的联合时刻检索与高光检测方法，其特征在于，包括以下步骤：输入视频和文本数据，利用预训练的特征提取框架提取视觉和文本特征；使用片段-文本对齐模块进行片段-文本特征语义跨模态语义对齐；使用跨注意力机制来突出表达和文本查询相关的视频片段；使用差分信息感知来挖掘相邻片段之间的差分信息，采用多尺度卷积和图卷积网络来挖掘片段之间的多尺度关系，得到多尺度差分感知的联合表征；当得到视频片段的多尺度差分感知联合表征之后，分别使用时刻检索和高光检测的任务头来预测最终结果，并分别计算时刻检索和高光检测的惩罚函数，进行反向传播优化整个网络的参数，待网络整体参数全部收敛之后，将高光片段和检索时刻输出。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 华中师范大学 基于多尺度差分的联合时刻检索与高光检测方法及系统

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