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龙图腾网获悉江西财经大学申请的专利基于双关系时间对齐与自适应区域优化方法与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：CN120526437B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202511030631.2，技术领域涉及：G06V30/164；该发明授权基于双关系时间对齐与自适应区域优化方法与系统是由方承炀;姜文晖;方玉明;万贤坤;邓辉设计研发完成，并于2025-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双关系时间对齐与自适应区域优化方法与系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于双关系时间对齐与自适应区域优化方法与系统，该方法包括：获取视频与问题提示文本，利用视觉编码器对视频进行特征提取以得到视觉特征，利用文本编码器对问题提示文本进行特征提取以得到文本特征，将视觉特征进行全局平均池化处理，并与文本特征进行余弦相似度计算，以得到每一帧的视觉特征表示与文本特征的相关性得分的集合，根据每一帧的视觉特征表示与文本特征的相关性得分进行筛选，以得到高相关帧集合与中等相关帧集合。本发明引入一种动态空间采样模块，从与提示相关的热力图候选区域中提取最大连通区域，以消除分散干扰，增强空间特征表达的紧凑性，从而极大减小了空间噪声的干扰。

本发明授权基于双关系时间对齐与自适应区域优化方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于双关系时间对齐与自适应区域优化方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： 步骤1、获取视频与问题提示文本，利用视觉编码器对视频进行特征提取以得到视觉特征，利用文本编码器对问题提示文本进行特征提取以得到文本特征； 步骤2、将视觉特征进行全局平均池化处理，并与文本特征进行余弦相似度计算，以得到每一帧的视觉特征表示与文本特征的相关性得分，根据每一帧的视觉特征表示与文本特征的相关性得分进行筛选，以得到高相关帧集合与中等相关帧集合； 步骤3、基于高相关帧集合，计算每个帧与其余帧的相似度总和，并进行筛选，以得到剩余帧集合； 步骤4、将中等相关帧集合中的每一帧分别与剩余帧集合中的所有帧进行相似度总和计算，并对中等相关帧集合中的每一帧进行筛选，以得到候选帧集合；将候选帧集合中的所有帧补充至剩余帧集合中，以得到关键帧集合； 步骤5、将关键帧集合中每一帧的视觉特征表示重塑为视频特征图，并与文本特征计算相关性得分，以确定最大连通区域；基于最大连通区域确认感兴趣区域的中心坐标与区域大小，并对视频特征图进行裁剪，以确定感兴趣区域；将感兴趣区域展平为一组嵌入向量，并与文本特征进行嵌入结合后输入至大语言模型中进行处理，以得到最终答案。

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