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龙图腾网获悉浙江网商银行股份有限公司申请的专利视频特征提取网络的训练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：CN114821443B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202210530591.8，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权视频特征提取网络的训练方法及装置是由郭胜;熊紫华;郭晓波;韩冰;黄伟林设计研发完成，并于2022-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本视频特征提取网络的训练方法及装置在说明书摘要公布了：本说明书实施例提供视频特征提取网络的训练方法及装置，视频特征提取网络的训练方法包括：获取样本视频，根据样本视频获得样本视频的第一视频帧序列、第二视频帧序列和序列乱序样本权重；将第一视频帧序列和第二视频帧序列分别输入至待训练特征提取网络\参考特征提取模型，获得第一提取结果和第二提取结果；获取比对编码结果，并基于比对编码结果、第一提取结果和第二提取结果计算第一损失值；将第一提取结果输入至乱序权重预测网络，获得乱序权重预测网络输出的样本视频对应的序列乱序预测权重，并基于序列乱序预测权重和序列乱序样本权重计算第二损失值；根据第一损失值和第二损失值调整待训练特征提取网络的网络参数。

本发明授权视频特征提取网络的训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种视频特征提取网络的训练方法，包括： 获取样本视频，根据所述样本视频获得所述样本视频的第一视频帧序列、第二视频帧序列和序列乱序样本权重，其中，所述第一视频帧序列和所述第二视频帧序列的图像参数不同，根据所述样本视频获得所述样本视频的第一视频帧序列、第二视频帧序列和序列乱序样本权重包括：根据预设采样频率，对所述样本视频进行视频采样，生成初始视频帧序列；打乱所述初始视频帧序列中的视频帧顺序，获得所述初始视频帧序列对应的乱序视频帧序列；根据所述初始视频帧序列和所述乱序视频帧序列合成待增强视频帧序列；根据第一预设增强规则调整所述待增强视频帧序列的图像参数，获得第一视频帧序列；根据第二预设增强规则调整所述待增强视频帧序列的图像参数，获得第二视频帧序列；根据所述初始视频帧序列和所述乱序视频帧序列计算所述样本视频对应的序列乱序样本权重； 将所述第一视频帧序列和所述第二视频帧序列分别输入至待训练特征提取网络，获得所述待训练特征提取网络输出的第一提取结果，将所述第一视频帧序列和所述第二视频帧序列分别输入至参考特征提取模型，获得所述参考特征提取模型输出的第二提取结果； 获取比对编码结果，并基于所述比对编码结果、所述第一提取结果和所述第二提取结果计算第一损失值； 将所述第一提取结果输入至乱序权重预测网络，获得所述乱序权重预测网络输出的所述样本视频对应的序列乱序预测权重，并基于所述序列乱序预测权重和所述序列乱序样本权重计算第二损失值； 根据所述第一损失值和所述第二损失值调整所述待训练特征提取网络的网络参数，直至达到训练停止条件，获得训练好的视频特征提取网络。

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