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龙图腾网获悉杭州市滨江区浙工大人工智能创新研究院申请的专利基于可选择性多尺度时空融合模块捕获的伪造视频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：CN120411864B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510909462.3，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于可选择性多尺度时空融合模块捕获的伪造视频检测方法及系统是由宣琦;李澈;俞山青;田甜;谢满德;高德宏;李呈斌设计研发完成，并于2025-07-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于可选择性多尺度时空融合模块捕获的伪造视频检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于可选择性多尺度时空融合模块捕获的伪造视频检测方法及系统，适用于视频伪造检测领域。鉴于伪造视频通常存在长时间记忆丢失的问题，且在实际应用中，伪造视频往往通过平滑的逐帧处理，使得相邻帧之间的差异难以察觉，本发明通过构建双分支时间网络，分别捕获不同尺度的局部时间信息与相邻两帧之间的差异信息，从而强化模型对伪造视频样本中细微差异的捕捉能力。结合空间不一致模块和信息补充模块架构，本发明实现了视频时空多尺度的细粒度建模，并实现了时空信息的交互。本发明克服了现有技术中仅依赖单一时间特征或空间特征的问题，避免了模型泛化能力不足的缺陷，提升了伪造视频检测的准确性与鲁棒性。

本发明授权基于可选择性多尺度时空融合模块捕获的伪造视频检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于可选择性多尺度时空融合模块捕获的伪造视频检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 将输入视频裁剪为固定尺寸并通过卷积块提取特征图； 将所述特征图按通道方向分为三组，分别提取对应的特征向量； 对所述特征向量进行维度重建后，分别输入时间差分不一致网络、可选择性多尺度时间捕获网络和空间不一致性网络，基于时间和空间维度建模，获得各自的时空内容特征； 将所述时间差分不一致网络与可选择性多尺度时间捕获网络的输出特征通过门控融合机制进行加权融合，得到最终时间信息表示； 将所述空间不一致性网络的输出特征与所述最终时间信息表示进行交互，生成补充后的时空融合特征； 将所述时空融合特征输入可选择性多尺度时空融合模块后，经过线性层输出视频伪造概率； 所述时间差分不一致网络的计算过程包括： 将特征图沿水平与垂直方向分割为切片序列； 计算相邻帧切片间的水平差异特征和垂直差异特征； 通过增强模块对差异特征进行加权，生成时间差分不一致特征图； 所述可选择性多尺度时间捕获网络的计算过程包括： 将特征图分解为多尺度时序特征； 通过不同膨胀率的卷积核提取短时、中时及长时动态信息； 将各尺度特征拼接后生成多尺度时间表示； 所述空间不一致性网络的计算过程包括：对特征图进行平均池化操作； 将池化结果上采样后与原特征图通过残差连接融合，生成增强后的空间特征。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人杭州市滨江区浙工大人工智能创新研究院，其通讯地址为：310056 浙江省杭州市滨江区长河街道湖西路575号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。