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龙图腾网获悉江西警察学院申请的专利模态不完整条件下的视频虚假信息跨域检测方法及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：CN120850060B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202511367975.2，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权模态不完整条件下的视频虚假信息跨域检测方法及系统是由万雪勇;黄学坚;徐健锋;吴胜益;龚凡鑫;周颖;余先荣;林德钰;庞孟设计研发完成，并于2025-09-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本模态不完整条件下的视频虚假信息跨域检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了模态不完整条件下的视频虚假信息跨域检测方法及系统，涉及人工智能技术领域，包括：获取来自不同来源的视频新闻样本内的可用多模态数据；对可用多模态数据进行处理，以生成模态缺失掩码；基于线性映射将可用多模态数据投影至共享语义空间以获取共享语义，并根据预设的残差自编码器模型和模态缺失掩码对共享语义进行特征重建，以获取补全后的模态特征；基于混合专家机制对补全后的模态特征进行处理，以输出虚假视频的预测概率。本发明可在模态缺失严重或领域差异显著的复杂真实场景下，显著提升视频虚假信息检测的准确性与跨域适应能力，具有良好的鲁棒性、可扩展性与广泛的实际应用前景。

本发明授权模态不完整条件下的视频虚假信息跨域检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.模态不完整条件下的视频虚假信息跨域检测方法，其特征在于，包括： 获取来自不同来源的视频新闻样本内的可用多模态数据，所述可用多模态数据包括视频帧、音频、文本描述与相关图像； 对所述可用多模态数据进行处理，以生成模态缺失掩码； 基于线性映射将所述可用多模态数据投影至共享语义空间以获取共享语义，并根据预设的残差自编码器模型和所述模态缺失掩码对所述共享语义进行特征重建，以获取补全后的模态特征； 基于混合专家机制对所述补全后的模态特征进行处理，以输出虚假视频的预测概率，包括： 构建多个专家子网络组成的专家集合，每个所述专家子网络针对不同模态组合或语义特征进行特化建模，以捕捉跨模态间的差异性与互补性； 基于所述专家集合对模态补全后的多模态融合表示、检索增强对比学习生成的跨样本迁移特征以及残差信息进行处理，以获得每个所述专家子网络对应的中间预测结果和特征嵌入； 基于所述中间预测结果和特征嵌入以及预设的权重计算各个专家子网络的输出权重； 基于所述输出权重对各个专家子网络的输出结果进行加权融合，得到融合特征； 基于分类器对所述融合特征进行二分类判定，以输出虚假视频的预测概率； 在得到所述虚假视频的预测概率之前，需要进行端到端训练，包括： 基于所述视频新闻样本在所述共享语义空间中的模态融合表示，构建检索增强对比损失函数； 基于所述检索增强对比损失函数、预设的模态一致性重构损失函数和预设的分类损失函数，获取联合优化目标函数； 基于所述联合优化目标函数建立多源领域联合损失函数； 基于所述联合优化目标函数和所述多源领域联合损失函数进行端到端训练，以获取虚假视频的预测概率。

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江西警察学院，其通讯地址为：330000 江西省南昌市新建区梅岭大道1666号；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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