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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院);人民日报智慧媒体有限责任公司申请的专利一种基于视频语义结构化解析的监督数据生成方法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：CN119048964B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202411268855.2，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于视频语义结构化解析的监督数据生成方法是由俞俊;张艺骞;刘晓鹏;刘卜瑜;张驰;包俊;黄强设计研发完成，并于2024-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视频语义结构化解析的监督数据生成方法在说明书摘要公布了：本发明属于计算机视觉与机器学习技术领域，本发明公开了一种基于视频语义结构化解析的监督数据生成方法，包括如下步骤：初始化，构造标注集、未标注集，训练视频文稿生成模型，准备一个大型视觉‑语言模型，确定主动学习选择阶段数和每个阶段选择的预算；对未标注集中的视频进行采样得到帧，通过大型视觉‑语言模型生成图像描述，同时用视频文稿生成模型生成文稿；参考SPICE，将文本形式的图像描述和文稿转换为场景图；通过对样本进行内部和外部度量，计算未标注的视频的可学习性得分，该方法遵循基于池的主动学习流程，有效地利用了可学习性、多样性和不确定性对最有价值的视频进行监督数据标注。

本发明授权一种基于视频语义结构化解析的监督数据生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于视频语义结构化解析的监督数据生成方法，其特征在于：包括如下步骤： S1：初始化，构造标注集、未标注集，训练视频文稿生成模型，准备一个大型视觉-语言模型，确定主动学习选择阶段数和每个阶段选择的预算； S2：对未标注集中的视频进行采样得到帧，通过大型视觉-语言模型生成图像描述，同时用视频文稿生成模型生成文稿； S3：参考SPICE，将文本形式的图像描述和文稿转换为场景图； S4：通过对样本进行内部和外部度量，计算未标注的视频的可学习性得分； S5：依据样本在整个数据集中的频率，计算未标注的视频的多样性得分； S6：依据样本的可靠性，计算未标注的视频的不确定性得分； S7：综合得到未标注的视频的总体得分，选择一部分提高视频文稿生成模型效果的未标注视频并进行标注，整合得到新的监督数据集合，更新视频文稿生成模型; S8：重复S2～S7，直至模型达到所需的效果、用尽标注预算或达到最大的主动学习选择阶段数。

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哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院);人民日报智慧媒体有限责任公司，其通讯地址为：518000 广东省深圳市南山区桃源街道深圳大学城哈尔滨工业大学校区；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”。

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