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龙图腾网获悉宁波大学申请的专利基于多时间粒度特征融合的视频摘要方法及其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：CN118400590B 。

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：202410556037.6，技术领域涉及：H04N21/8549；该发明授权基于多时间粒度特征融合的视频摘要方法及其系统是由黄俊仁;梁航锋;辛宇设计研发完成，并于2024-05-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多时间粒度特征融合的视频摘要方法及其系统在说明书摘要公布了：基于多时间粒度特征融合的视频摘要方法及其系统，属于视频摘要技术领域。实现视频关键帧的准确提取和视频摘要的生成。本发明包括以下步骤：S1，获取原始视频数据及标签，对原始视频中的视频帧进行下采样，使帧率降至2fps，得到训练集；S2、构建G‑MMT网络；S3、使用预处理得到的训练集训练所述G‑MMT网络，其中网络结构以Transformer为基本结构，并根据网络结构的特点，使用基于多时间粒度分组的策略训练所述G‑MMT网络；在训练过程中，保存在验证集上效果最好的模型用于测试；S4、使用训练完成的G‑MMT网络处理视频数据，得到视频摘要的结果。本发明适用于视频摘要领域。

本发明授权基于多时间粒度特征融合的视频摘要方法及其系统在权利要求书中公布了：1.基于多时间粒度特征融合的视频摘要方法，其特征在于，所述方法为： S1、获取原始视频数据及标签，并进行预处理，得到训练集和测试集； S2、构建G-MMT网络； 所述G-MMT网络包括一个全局时序特征提取器和三个独立的多粒度时序特征提取器分支； 所述全局时序特征提取器首先通过预训练好的GoogLeNet网络对训练视频的每一帧进行图像特征提取，获得提取的时序特征；然后采用Transformer结构对视频内部的时序特征进行建模；最后在对帧序列进行时序特征建模之前，对所有帧特征加上位置编码，并采用帧序列的多粒度时域分组方案； 在所述三个独立的多粒度时序特征提取器分支中，将原本的特征序列按照不同的分组间隔进行不重叠的分组，将特征序列内每连续的个元素作为一行，转变为阵列形式，阵列中的每一行是时间粒度为的局部序列组，对其进一步建模原视频的局部特征，每一列是时间粒度为的全局序列组，对其进一步建模原视频的全局特征； S3、使用预处理得到的训练集训练所述G-MMT网络，其中网络结构以Transformer为基本结构，并根据网络结构的特点，使用基于多时间粒度分组的策略训练所述G-MMT网络； S4、使用训练完成的G-MMT网络处理视频数据，得到视频摘要的结果。

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