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龙图腾网获悉浙江工商大学申请的专利基于双分支动态蒸馏学习的跨模态视频检索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：CN116226452B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202310226304.9，技术领域涉及：G06F16/783；该发明授权基于双分支动态蒸馏学习的跨模态视频检索方法及装置是由董建锋;张政;章敏松;陈先客;刘宝龙;王勋设计研发完成，并于2023-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双分支动态蒸馏学习的跨模态视频检索方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于双分支动态蒸馏学习的跨模态视频检索方法及装置，从一个新的角度来处理跨模态视频检索，即从大规模视觉语言预训练模型中提取泛化知识，并将其转移到任务特定网络。该方法是一个具有动态知识蒸馏的双重学习框架，利用大规模视觉语言模型的知识作为教师来指导学生模型。在知识蒸馏过程中，设计了一个继承分支来吸收教师模型中的知识，同时为了避免大规模预训练模型由于领域差距而导致的性能差异，设计了一个探索分支来探索下游任务的特定属性。本发明提出的网络模型利用双分支结构，能够深度建模文本和对应视频间的相关关系，从而有效解决文本到视频的检索任务。

本发明授权基于双分支动态蒸馏学习的跨模态视频检索方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于双分支动态蒸馏学习的跨模态视频检索方法，其特征在于，包括以下步骤： 1对查询文本和待检索视频进行特征预提取，得到教师模型的文本特征和视频特征； 2对步骤1得到的教师模型的文本特征和视频特征进行相似度计算，得到语义相似性分布作为学生模型的继承分支的指导； 3对查询文本和待检索视频进行特征预提取，得到学生模型的初始文本特征和初始视频特征； 4在学生模型的继承分支上，将步骤3得到的初始文本特征进行编码，得到文本特征表示； 5在学生模型的继承分支上，将步骤3得到的初始视频特征进行特征编码，得到视频特征表示； 6将步骤5得到的视频特征表示与步骤4得到的文本特征表示进行相似度计算，得到继承分支视频逐帧和文本的相似度，并取最大值作为继承分支视频和文本的相似度； 7利用步骤6得到的视频逐帧和文本的相似度以及视频和文本的相似度，通过公共空间学习算法和动态蒸馏算法来训练继承分支，使其吸收来自教师模型的有益知识； 8学生模型的探索分支和继承分支共享相同的网络架构，在经过与继承分支步骤4、5、6相同的特征编码以及相似度计算之后，得到探索分支的视频逐帧和文本的相似度以及视频和文本的相似度； 9利用步骤8得到的视频逐帧和文本的相似度以及视频和文本的相似度，通过公共空间学习算法来训练探索分支，从而学习跨模态检索任务特定数据集上的知识； 10通过步骤7、9联合训练包括继承分支和探索分支的双分支动态蒸馏学习网络模型，将文本和视频输入到训练好的双分支动态蒸馏网络模型中，实现文本到其相关视频的跨模态检索。

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浙江工商大学，其通讯地址为：310018 浙江省杭州市下沙高教园区学正街18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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