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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利基于知识蒸馏的视频多线索社交关系抽取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：CN114972841B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202210426677.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于知识蒸馏的视频多线索社交关系抽取方法及装置是由曹晨雨;吴斌;王柏设计研发完成，并于2022-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于知识蒸馏的视频多线索社交关系抽取方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于知识蒸馏的视频多线索社交关系抽取方法及装置，其中方法包括，获取待训练无约束场景视频的视频帧序列；将视频帧序列通过预先训练好的教师模型进行预处理，提取软目标；将视频帧序列输入到学生模型中，获取场景特征和语义特征，同时通过余弦损失函数进行同步训练以拉近场景特征和语义特征与软目标的距离；其中，所述学生模型包括场景识别模型和语义分析模型；将场景特征和语义特征通过多层注意力网络以及卷积层和池化层进行特征提取并进行融合，将融合后的特征、场景特征、语义特征进行分段并作为三类节点进行构图；将构图后的节点特征通过图卷积网络作聚合，并经过分类器作分类，生成视频多线索社交关系提取框架。

本发明授权基于知识蒸馏的视频多线索社交关系抽取方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于知识蒸馏的视频多线索社交关系抽取方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取待训练无约束场景视频的视频帧序列； 将所述视频帧序列通过预先训练好的教师模型进行预处理，提取软目标，其中，所述软目标包括使用不同的预训练教师网络分别提取的语义对象和场景特征； 将所述视频帧序列输入到学生模型中，获取场景特征和语义特征，同时通过余弦损失函数进行同步训练以拉近所述场景特征和语义特征与所述软目标的距离；其中，所述学生模型包括场景识别模型和语义分析模型，通过池化将所述场景特征和语义特征与教师模型输出的所述软目标映射到同一个特征空间，再使用所述余弦损失函数拉近所述软目标与所述场景特征和语义特征的距离； 将所述场景特征和语义特征通过多层注意力网络以及卷积层和池化层进行特征提取并进行融合，将融合后的特征、所述场景特征、所述语义特征进行分段并作为三类节点进行构图； 将构图后的节点特征通过图卷积网络作聚合，并经过分类器作分类，生成视频多线索社交关系提取框架。

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