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龙图腾网获悉海南大学申请的专利一种基于无监督预训练模型的视频表示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：CN116226450B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202310101332.8，技术领域涉及：G06F16/783；该发明授权一种基于无监督预训练模型的视频表示方法及装置是由周丽娟;罗宁;谢泽勋;韦冰;张树东;韦松伟设计研发完成，并于2023-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于无监督预训练模型的视频表示方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于无监督预训练模型的视频表示方法，包括，获取视频样本集，将视频样本集的视频帧嵌入和视频标题的文本标记作为输入，分别使用掩码框架建模和掩码语言建模对视频表示模型进行预训练，得到预训练模型；通过对比学习方法对视频样本集中的视频标题的文本标记进行重新构造，得到正样本集、中等样本集和负样本集；通过动态队列训练方法使用所述正样本集、中等样本集和负样本集对预训练模型进行对比训练，得到完成的视频表示模型；获取待标注视频，通过完成的视频表示模型完成内容提取。

本发明授权一种基于无监督预训练模型的视频表示方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于无监督预训练模型的视频表示方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取视频样本集，将所述视频样本集的视频帧嵌入和视频标题的文本标记作为输入，分别使用掩码框架建模和掩码语言建模对视频表示模型进行预训练，得到预训练模型，包括：将所述视频帧嵌入通过全连接层，使所述视频帧嵌入尺寸与所述文本标记的尺寸一致；连接特殊标记、所述视频帧嵌入和所述文本标记；将所述特殊标记、所述视频帧嵌入和所述文本标记输入视频表示模型以学习多模态表示；对所述视频帧嵌入采用掩码框架模型，对所述文本标记采用掩码语言模型作为基线对视频表示模型进行预训练； 通过对比学习方法对所述视频样本集中的视频标题的文本标记进行重新构造，得到正样本集、中等样本集和负样本集，包括：将相同的文本标记传递给所述预训练模型的编码器两次，通过两次应用标准dropout，得到两个不同的嵌入作为正样本对，从而进行正样本集的构建；在所述正样本集的基础上，随机删除预设数量的文本标记，从而进行中等样本集的构建； 通过动态队列训练方法使用所述正样本集、中等样本集和负样本集对所述预训练模型进行对比训练，得到完成的视频表示模型； 获取待标注视频，通过所述完成的视频表示模型完成内容提取。

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海南大学，其通讯地址为：570228 海南省海口市人民大道58号海南大学；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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