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龙图腾网获悉天津大学申请的专利一种基于深度动态语义关联的短视频事件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：CN116503784B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202310501172.6，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于深度动态语义关联的短视频事件检测方法及系统是由井佩光;宋晓艺;苏育挺设计研发完成，并于2023-05-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度动态语义关联的短视频事件检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度动态语义关联的短视频事件检测方法及系统，包括，获取和强化视觉特征的帧重要性信息，得到具有区分度的帧重要性分数和帧重要性分数加权后的短视频特征表示；根据特征空间的注意力特性，利用帧重要性分数加权后的短视频特征表示来引导注意力的学习，获得帧间自注意力增强的特征表示；构造短视频样本的特定图表示，通过动态图卷积下的隐藏属性关联学习网络学习复杂事件的隐藏属性及其之间的关联性，获得具有潜在语义信息感知的短视频特征表示；根据短视频特征表示获得事件类别得分，完成短视频事件检测任务。本发明为解决短视频事件检测问题提供了新的方法思路，有效地增强了特征表示能力。

本发明授权一种基于深度动态语义关联的短视频事件检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度动态语义关联的短视频事件检测方法，其特征在于，包括： 收集短视频并提取所述短视频的视觉特征，基于所述短视频的视觉特征获取和强化视觉特征的帧重要性信息，得到具有区分度的帧重要性分数和帧重要性分数加权后的短视频特征表示； 根据特征空间的注意力特性，利用所述帧重要性分数加权后的短视频特征表示来引导注意力的学习，协同帧间与特征空间的内在关联性，获得帧间自注意力增强的特征表示； 将短视频事件的隐藏属性视为节点，所述隐藏属性间的关联度视为边，构造短视频样本的特定图表示；通过动态图卷积下的隐藏属性关联学习网络学习复杂事件的隐藏属性及其之间的关联性，获得具有潜在语义信息感知的短视频特征表示； 根据所述短视频特征表示获得事件类别得分，完成短视频事件检测任务； 基于所述短视频的视觉特征获取和强化视觉特征的帧重要性信息，得到具有区分度的帧重要性分数和帧重要性分数加权后的短视频特征表示的过程包括， 通过变分自编码器和生成对抗网络联合结构最大程度的强化帧重要性信息，获得具有区分度的帧重要性分数和帧重要性分数加权后的短视频特征表示； 所述帧重要性分数加权后的短视频特征表示的表达式为： 其中，为经过内嵌的变分自编码器和生成对抗网络联合结构更新后的帧 重要性分数扩展维度后的表示；为提取到 的短视频原始视觉特征；为重要性分数加权后的特征表示；为短视频的关键 帧个数，为短视频样本数，为特征维度数；表示对应元素相乘； 获得具有潜在语义信息感知的短视频特征表示的过程包括， 构建隐藏属性激活映射单元捕获隐藏属性响应矩阵，将所述隐藏属性响应矩阵输入到动态关联性单元，所述动态关联性单元通过构建静态图和动态图获取隐藏属性之间的关联特性，最终得到具有潜在语义信息关联性的特征表示。

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