北方工业大学刘志获国家专利权
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龙图腾网获悉北方工业大学申请的专利基于多模态特征融合的高效视频检索模型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：CN114564616B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202210210095.4，技术领域涉及：G06F16/78；该发明授权基于多模态特征融合的高效视频检索模型是由刘志;张萌萌设计研发完成，并于2022-03-04向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于多模态特征融合的高效视频检索模型在说明书摘要公布了：本文提出了一种视频检索框架，其包括：视频编码器，其获得输入视频的视频特征表示，包括：多个NetVLAD网络，每个NetVLAD网络包括卷积神经网络CNN和NetVLAD层，联接器，其接收所述多个NetVLAD网络的输出，全连接网络，其接收所述联接器的输出；文本编码器，其获得输入文本的文本特征表示；相似度计算单元，其计算所述视频特征表示与所述文本特征表示之间的相似度，以用于确定视频和文本的匹配。
本发明授权基于多模态特征融合的高效视频检索模型在权利要求书中公布了：1.一种用于检索视频的方法，包括： 使用视频编码器来获得输入视频的视频特征表示，所述视频编码器包括： 多个NetVLAD网络，每个NetVLAD网络包括卷积神经网络CNN和NetVLAD层，所述CNN用于提取所述输入视频中的多种模态中的一种特定模态，并且所述NetVLAD层用于将由对应的CNN所提供的对应模态中的多个特征进行融合， 接收所述多个NetVLAD网络的输出的联接器， 接收所述联接器的输出的全连接网络； 使用文本编码器来获得输入文本的文本特征表示，其中，所述文本编码器采用CLIP文本编码器； 计算所述视频特征表示与所述文本特征表示之间的相似度， 其中，视频检索框架是采用如下的两步训练方法进行训练的： 第一步，冻结文本编码器的参数，使用训练集仅对视频编码器的参数进行训练；以及 第二步，使用所述训练集，对所述文本编码器的参数和所述视频编码器的参数进行微调。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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