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龙图腾网获悉国家计算机网络与信息安全管理中心青海分中心;长安通信科技有限责任公司申请的专利一种利用关键帧检索涉政视频的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：CN115344743B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202210857330.7，技术领域涉及：G06F16/732；该发明授权一种利用关键帧检索涉政视频的方法是由孟繁中;王克斌;吴登伟;郑丽;裴宜春;赵晋宁;常晏鹏;何洪流;李怡辰;李佳;张良;党向磊;胡燕林;孙笑科;吴昊;暴恒设计研发完成，并于2022-07-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种利用关键帧检索涉政视频的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种利用关键帧检索涉政视频的方法，包括视频输入、图像输入、文字提取、关键帧提取、特征提取、faiss库检索、结果返回，关键帧提取包括切帧处理、帧间差数值处理、平滑处理、差分值选取、图像处理，关键帧提取此模块采用帧间差法提取关键帧。原理为将两帧图像进行差分，得到图像的平均像素强度可以用来衡量两帧图像的变化大小。基于帧间差分的平均强度，通过本发明，该方法采用视频关键帧构建检索库，相比全部帧比对的方法，能够提高性能；该方法将涉政视频分类构建库，包含了先验标签，保证其结果准确；该方法在帧图像特征提取时采用ShuffleNet，该网络结构具有复杂网络的量化调整能力，高维特征提取能力强。

本发明授权一种利用关键帧检索涉政视频的方法在权利要求书中公布了：1.一种利用关键帧检索涉政视频的方法，其特征在于：包括视频输入、图像输入、文字提取、关键帧提取、特征提取、faiss库检索、结果返回，所述关键帧提取包括切帧处理、帧间差数值处理、平滑处理、差分值选取、图像处理，所述关键帧提取此模块采用帧间差法提取关键帧，原理为将两帧图像进行差分，得到图像的平均像素强度可以用来衡量两帧图像的变化大小，基于帧间差分的平均强度，每当视频中的某一帧与前一帧画面内容产生了大的变化，提取作为关键帧； 所述关键帧提取包括以下五个步骤操作： S1：将输入视频按顺序做切帧处理，切帧完成后每一帧进行高斯滤波处理； S2：将视频原始的每一帧和前一帧，若输入为第一帧时复制该帧做为前帧进行处理，首先进行绝对值差分计算，对结果进行二值化后矩阵数值相加为其帧间差分值； S3：对上一步差分值列表进行标准化平滑处理；S4：利用滑动窗口方式进行最大差分值 选取，并按照其下标获取原始帧数据；S5：将上述提取的关键帧图像大小放缩至224224 并做归一化处理； 所述特征提取包括确认网路结构、确定模型损失函数、处理模块，所述特征提取是将图片输入预训练好的深度学习模型ShuffleNetV1，抽取中间表示层的特征，得到特征向量； 所述特征提取三个步骤操作方法： S1：确定网络结构，网络结构采用3x3的卷积和maxpool，然后是三个阶段，每个阶段都是重复堆积了几个ShuffleNet的基本单元，对于每个阶段，第一个基本单元采用的是stride=2，这样特征图width和height各降低一半，而通道数增加一倍，后面的基本单元都是stride=1，特征图和通道数都保持不变，对于stride=2的基本单元，由于原输入会贡献一部分最终输出的通道数，那么在计算14时使用未concat之前的通道数，其中groupconvolution中的分组数越多，在相同计算资源下，可以使用更多的通道数，所以越大时，采用了更多的卷积核，当完成三阶段后，采用globalpool将特征图大小降为1x1，最后是输出类别预测值的全连接层，该全连接层维度设置为[1,512]； S2：确定模型损失函数，模型在训练时采用的损失函数为Tripletloss，其输入为一个三元组anchor,positive,negative，其中anchor为训练时迭代的样本，positive是随机选取的与anchor相同标签样本，negative则为随机选取与anchor不同标签的样本，该损失函数的目标是不断优化缩小anchor与positive样本之间的距离，同时扩大anchor与negative样本之间的距离，其中特征向量之间的计算采用欧氏距离方式；S3：模型训练时连接输出层，在训练完成后，提取图像特征时只需将图像输入，前向推理至最后一个全连接层。

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国家计算机网络与信息安全管理中心青海分中心;长安通信科技有限责任公司，其通讯地址为：810099 青海省西宁市南大街71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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