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龙图腾网获悉北京工业大学申请的专利一种基于加权特征金字塔的深度伪造视频检测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：CN121236669B 。

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：202511534022.0，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于加权特征金字塔的深度伪造视频检测方法是由刘鹏宇;郑添阳;董敏;杜昕豫设计研发完成，并于2025-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于加权特征金字塔的深度伪造视频检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于加权特征金字塔的深度伪造视频检测方法，属于视频识别技术领域；包含以下步骤：构建融合伪造注意图的加权双向特征金字塔网络，引入基于显式注意力机制的多任务学习机制；训练深度伪造视频检测网络；裁切高质量深度伪造视频中人脸信息；将处理后的高质量图片输入到训练后的深度伪造视频检测网络并输出是否属于伪造视频。本发明充分利用了卷积神经网络在度视频伪造检测中对图像伪造细节提取方面展现的优势，通过伪造注意图监督低层和高层特征图的融合过程，在减少信息冗余的同时，增强模型对高质量伪造区域的敏感性。通过生成的伪造位置标签对特征图进行监督，显式的指导模型聚焦于容易产生伪影的敏感区域，提高模型的泛化能力。

本发明授权一种基于加权特征金字塔的深度伪造视频检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于加权特征金字塔的深度伪造视频检测方法，其特征在于：包含以下步骤， 步骤1：构建融合伪造注意图的加权双向特征金字塔网络： 使用EfficientNetV2作为主干以提取多尺度特征，其输出包括多个下采样后的特征层C3、C4、C5，对应下采样倍率为8、16、32；在C5之后使用最大池化生成P6stride=64和P7stride=128特征层，P6中stride=64；P7中stride=128；BiFPN的五个输入层级-的空间分辨率为3=48×48；4=24×24；5=12×12；6=6×6；7=3×3，每层先用1×1卷积将通道降升至256以统一维度； 引入基于CBAM的伪造注意图，在CBAM中引入空洞卷积以及可学习掩码，每次特征融合时对伪造区域进行空间与通道信息加权；为充分挖掘多尺度信息，FA-CBAM的空间注意力模块用3×3空洞卷积替代原始7×7卷积；联合多任务学习分支的监督功能，将可学习掩码分支的掩码反向传输，对FA-CBAM的空间注意力输出加一个辅助损失，与掩码分支预测的伪造mask对齐；缩小多层感知机MLP中间层通道数为8，降低参数量的同时依然保有通道特征信息； 步骤2：构建基于显式注意力机制的多任务学习网络： 使用Blending-based在数据集上生成伪标签并调节尺寸，将图片初始化为0，将ROI框覆盖的地方的值设计为1，然后进行下采样保持尺寸一致且像素级对齐；得到标签作为监督标签； 设计三分支结构：分类分支、可学习掩码分支和增强自一致性分支；其中分类分支用于对最后输出结果真伪的评判；将多级输出进行双线性插值操作，上采样到最小感受野特征图尺寸；使用BiFPN的多尺度输层-；选取作为特征图基准，其他输出层也调整为此基准分辨率； 可学习掩码分支作为显式训练策略，通过对敏感点标签的学习，显式的指导网络关注的特征区域；使用和作为输入特征层；统一融合尺寸，先将上采样2倍后与在通道维拼接，得到特征图F；针对拼接后的F，使用多层卷积与上采样逐级恢复至原图大小； 增强自一致性分支是用来指导可学习掩码分支的，用来增强泛化能力；在可学习掩码分支的特征图F基础上，再复制出一个分支，对其先应用Dropout再做LayerNorm，得到扰动特征F'，用于对F的一致性监督学习； 步骤3：训练构建基于加权特征金字塔的深度伪造视频检测模型： 训练基于加权特征金字塔的深度伪造视频检测模型的具体步骤为： 采用RetinaNet人脸提取器对视频帧进行人脸提取操作，输入图像经过裁剪后分辨率调整为384×384； 主干网络选用在ImageNet上预训练的EfficientNetV2-S，骨干网络层数设计为7层，经F-BiFPN输出后选取第4、5层作为中高层输出；将伪造视频数据集划分为训练集、验证集和测试集并进行标准化处理的步骤为：以3：1：1的比例将数据集划分为训练集、验证集和测试集；然后进行旋转放缩处理；使用验证集来调整超参数，最后通过测试集检验模型效果； 步骤4：将处理后的视频数据输入到训练后的加权特征金字塔的深度伪造视频检测网络，网络模型的输出为一个概率，其显示最终结果表现为对真伪视频判断正确的准确性。

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