申请/专利权人：西安电子科技大学

申请日：2024-01-05

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN117851629A

主分类号：G06F16/58

分类号：G06F16/58;G06F16/583;G06V20/40;G06V10/80;G06V10/82;G06V10/40;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：2024.04.26#实质审查的生效;2024.04.09#公开

摘要：本发明公开了一种基于特征表示增强的视频时刻检索方法，其步骤为：生成训练集；构建视频时刻检索网络；训练视频时刻检索网络；检索视频时刻。本发明构建了基于特征表示增强的视频时刻检索网络，在查询特征提取模块加入查询时序修正操作，使待查询语句中描述不同动作的所有主谓宾三元组按照其对应动作发生的时间顺序排列，实现跨模态特征序列顺序匹配，降低跨模态语义对齐难度。本发明构建了双连接图卷积模块，将候选片段特征作为图节点，通过图卷积将候选片段与前后两部分的全局候选片段连接，实现候选片段特征与视频全局特征的融合，提高候选片段特征表示质量。

主权项：1.一种基于特征表示增强的视频时刻检索方法，其特征在于，分别构建查询特征提取模块和双连接图卷积模块；该检索方法的步骤包括如下：步骤1，生成由视频、查询语句、真实时刻标签一一对应的训练集；步骤2，构建基于查询时序修正的查询特征提取模块；步骤3，构建基于全局候选片段特征融合的双连接图卷积模块；步骤4，构建并训练视频时刻检索网络，该网络由查询特征提取模块、视频特征提取模块并联后，再与跨模态交互模块、双连接图卷积模块、时刻检索头模块依次级联组成；步骤5，利用训练好的视频时刻检索网络检索视频时刻。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西安电子科技大学 基于特征表示增强的视频时刻检索方法

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