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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于特征表示增强的视频时刻检索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：CN117851629B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202410022190.0，技术领域涉及：G06F16/58；该发明授权基于特征表示增强的视频时刻检索方法是由王笛;卢宪涛;王泉;万波;罗雪梅;王义峰;刘锦辉;赵辉;潘蓉;田玉敏设计研发完成，并于2024-01-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于特征表示增强的视频时刻检索方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于特征表示增强的视频时刻检索方法，其步骤为：生成训练集；构建视频时刻检索网络；训练视频时刻检索网络；检索视频时刻。本发明构建了基于特征表示增强的视频时刻检索网络，在查询特征提取模块加入查询时序修正操作，使待查询语句中描述不同动作的所有主谓宾三元组按照其对应动作发生的时间顺序排列，实现跨模态特征序列顺序匹配，降低跨模态语义对齐难度。本发明构建了双连接图卷积模块，将候选片段特征作为图节点，通过图卷积将候选片段与前后两部分的全局候选片段连接，实现候选片段特征与视频全局特征的融合，提高候选片段特征表示质量。

本发明授权基于特征表示增强的视频时刻检索方法在权利要求书中公布了：1.一种基于特征表示增强的视频时刻检索方法，其特征在于，分别构建查询特征提取模块和双连接图卷积模块；该检索方法的步骤包括如下： 步骤1，生成由视频、查询语句、真实时刻标签一一对应的训练集； 步骤2，构建基于查询时序修正的查询特征提取模块，具体操作包括： 第一步，将待查询的语句输入到训练好的SceneGraphParser网络中，输出待查询的语句中所有的主语位置单词、谓语位置单词和宾语位置单词的三元组； 第二步，将待查询的语句输入到训练好的Uret网络中，输出待查询的语句中所有的谓语位置单词及谓语位置单词的按发生时间的排列顺序； 第三步，以谓语位置单词的排列顺序将三元组中所有的单词串联起来，单词之间用空格分隔后组成待查询语句的增强语句，完成对待查询语句的查询时序修正操作； 第四步，将增强语句中每个单词分别输入到训练好的Glove网络中，Glove网络对每个单词输出一个特征，将所有单词的特征串联获得待查询语句的特征序列； 步骤3，构建基于全局候选片段特征融合的双连接图卷积模块，所述双连接图卷积模块是通过图卷积操作实现的，图节点为与待查询语句对应的视频中所有候选片段的特征，每个候选片段的特征作为一个图节点；每个图节点通过入边连接其他两个图节点，这两个图节点对应的候选片段分别为当前图节点对应候选片段的前驱全局候选片段和后继全局候选片段；在所在视频中起止时间为的候选片段，其前驱全局候选片段为起止时间为的片段，其后继全局候选片段为起止时间为的片段，为候选片段所在视频的时长；所有图节点均根据入边进行图卷积操作更新；将更新后的图节点内容作为特征表示增强的候选片段特征； 步骤4，构建并训练视频时刻检索网络，该网络由查询特征提取模块、视频特征提取模块并联后，再与跨模态交互模块、双连接图卷积模块、时刻检索头模块依次级联组成； 步骤5，利用训练好的视频时刻检索网络检索视频时刻。

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