南方科技大学郑锋获国家专利权
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龙图腾网获悉南方科技大学申请的专利视频内容描述模型的训练方法、应用方法、设备及介质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：CN114386480B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202111499121.1，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权视频内容描述模型的训练方法、应用方法、设备及介质是由郑锋;刘柱设计研发完成，并于2021-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。
本视频内容描述模型的训练方法、应用方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种视频内容描述模型的训练方法、应用方法、设备及介质，所述训练方法包括获取目标视频和目标视频的内容描述，从内容描述中提取出动词和模板，将动词和模板进行编码处理与特征采样得到第一隐变量特征，对目标视频进行特征提取得到目标视觉特征，根据第一隐变量特征和目标视觉特征对先验隐变量编码器和语言解码器进行数据逼近处理，得到视频内容描述模型，本发明根据视频描述模型可以生成开放式的描述，即从很多角度，运用不同的表达生成各异的描述。
本发明授权视频内容描述模型的训练方法、应用方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种视频内容描述模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取目标视频和所述目标视频的内容描述； 从所述内容描述中提取出动词和模板，所述模板是对应所述目标视频的目标内容描述分离动词后余下的部分； 将所述动词和所述模板进行编码处理与特征采样，得到第一隐变量特征； 对所述目标视频进行特征提取，得到目标视觉特征； 将所述第一隐变量特征和所述目标视觉特征代入语言解码器，得到初始解码结果； 将所述初始解码结果、所述第一隐变量特征输入预设损失函数得到损失数值； 根据所述损失数值调节所述语言解码器的参数，得到已训练语言解码器； 根据所述损失数值调节所述先验隐变量编码器的参数使得目标先验分布接近所述第一隐变量特征，得到已训练先验隐变量编码器； 基于所述已训练语言解码器和所述已训练先验隐变量编码器得到视频内容描述模型。
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