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龙图腾网获悉济南大学申请的专利基于多尺度特征和混合3D网络的视频篡改检测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：CN119445345B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202411576849.3，技术领域涉及：G06V20/00；该发明授权基于多尺度特征和混合3D网络的视频篡改检测方法及系统是由杨晓晖;黄晓婉;陈贞翔;王静;张风设计研发完成，并于2024-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度特征和混合3D网络的视频篡改检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了基于多尺度特征和混合3D网络的视频篡改检测方法及系统，涉及计算机视觉技术领域，包括：获取待检测的视频帧，并进行预处理；通过采样处理，获取不同尺度的特征图；将不同尺度的特征图输入至多尺度内部级联网络中，分别利用浅层特征提取模块、时间特征提取模块和空间特征提取模块提取浅层特征、时间特征和空间特征；将所述浅层特征、时间特征和空间特征采用多尺度特征的EMA融合模块进行特征融合，得到融合后的特征；利用融合后的特征进行视频帧检测，获取视频篡改检测结果；其中，所述在时间特征提取模块中引入混合三维卷积结构。本发明能够有效地识别视频帧是否经过了非法插入的篡改操作。

本发明授权基于多尺度特征和混合3D网络的视频篡改检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度特征和混合3D网络的视频篡改检测方法，其特征在于，包括：获取待检测的视频帧，并进行预处理； 将预处理后的视频帧进行采样处理，获取不同尺度的特征图； 将不同尺度的特征图输入至多尺度内部级联网络中，分别利用多尺度内部级联网络中的浅层特征提取模块、时间特征提取模块和空间特征提取模块提取浅层特征、时间特征和空间特征； 将所述浅层特征、时间特征和空间特征采用多尺度特征的EMA融合模块进行特征融合，得到融合后的特征； 所述采用多尺度特征的EMA融合模块进行特征融合，具体步骤为： 对于任何给定的输入特征图，EMA融合模块将X在通道维度方向上划分为G个子特征； 引入两个张量，其中一个是1×1分支的输出，另一个是5×5分支的输出,利用三条平行路径提取分组特征图的注意力权重描述符； 利用二维全局平均池化对1×1支路输出中的全局空间信息进行编码，在通道特征联合激活机制之前，将最小支路的输出直接转换为相应维度的形状； 利用融合后的特征进行视频帧检测，获取视频篡改检测结果； 其中，在所述时间特征提取模块中引入混合三维卷积结构，通过并联二维卷积和三维卷积获取多个相邻视频帧之间的时间特征。

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