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龙图腾网获悉华中师范大学申请的专利一种利用文本进行视频检索的方法及装置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：CN116383439B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202310276552.4，技术领域涉及：G06F16/783；该发明授权一种利用文本进行视频检索的方法及装置是由廖盛斌;张林设计研发完成，并于2023-03-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种利用文本进行视频检索的方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种利用文本进行视频检索的方法及装置，属于计算机技术领域，所述方法包括：将关键帧和参考文本特征输入预设形变卷积网络，利用参考文本特征指导预设形变卷积网络生成动态感受野，以提取关键帧的视觉特征；利用动量蒸馏的对比学习方法，对视觉特征和参考文本特征进行特征对齐；将对齐后的视觉特征和参考文本特征输入模态融合网络，确定相似度最高的目标关键帧，作为视频检索结果。本发明在网络结构上重新设计视频数据的编码器，并用文本作为参考特征，指导形变卷积网络的感受野的生成，有效的解决了模型参数过大，训练时损失函数下降困难，模态融合前特征不能充分对齐的问题，兼顾了利用文本检索视频的效率和准确率。

本发明授权一种利用文本进行视频检索的方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种利用文本进行视频检索的方法，其特征在于，包括： 按照预设频率从目标视频中选取关键帧，并利用文本编码器提取文本数据的参考文本特征； 将关键帧和参考文本特征输入预设形变卷积网络，利用所述参考文本特征指导所述预设形变卷积网络生成动态感受野，以提取关键帧的视觉特征； 利用动量蒸馏的对比学习方法，维持一个特征队列提供足够多的负例样本，以对所述视觉特征和所述参考文本特征进行特征对齐； 将对齐后的视觉特征和参考文本特征输入模态融合网络，对选取的所有关键帧进行与文本数据的相似度排序，并确定相似度最高的目标关键帧，作为视频检索结果； 所述文本编码器为Bert网络模型的前六层，用于提取文本数据的参考文本特征； 所述Bert网络模型的前六层的输入为文本数据的词向量、位置编码以及语义编码；所述Bert网络模型一共包括12层； 所述预设形变卷积网络为Resnet-50的结构包括4个stage，并且在第三个stage中包括6层卷积； 其中，将第三个stage中第1，3和5层卷积改成了形变卷积。

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