长视科技股份有限公司全绍军获国家专利权
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龙图腾网获悉长视科技股份有限公司申请的专利视频理解方法、装置、设备、存储介质和计算机程序产品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：CN114913448B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202210242033.1，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权视频理解方法、装置、设备、存储介质和计算机程序产品是由全绍军;林格;陈小燕;梁少玲设计研发完成，并于2022-03-11向国家知识产权局提交的专利申请。
本视频理解方法、装置、设备、存储介质和计算机程序产品在说明书摘要公布了：本申请涉及视频技术领域，提供了一种视频理解方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。本申请能够实现提高视频理解的效率和准确性。该方法包括：获取待理解视频，利用文本特征获取网络、动态特征获取网络及静态特征获取网络，分别获取待理解视频的文本特征信息、动态特征信息及静态特征信息，基于文本特征信息、动态特征信息和静态特征信息，获取待理解视频的理解结果。
本发明授权视频理解方法、装置、设备、存储介质和计算机程序产品在权利要求书中公布了：1.一种视频理解方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待理解视频； 利用文本特征获取网络、动态特征获取网络及静态特征获取网络，分别获取所述待理解视频的文本特征信息、动态特征信息及静态特征信息；所述文本特征信息为所述文本特征获取网络对所述待理解视频的字幕文本信息进行词嵌入后得到的特征信息；所述字幕文本信息为人工对所述待理解视频进行总结得到的字幕描述信息，或者利用文本信息生成模型根据所述待理解视频生成的相应的文本信息； 采用软注意力机制对所述文本特征信息、所述动态特征信息和所述静态特征信息进行引导注意融合，对引导注意融合后的特征信息进行最大池化降维处理，得到多个模态表征信息；所述引导注意融合为将所述文本特征信息、所述动态特征信息和所述静态特征信息进行注意力权重分析；所述模态表征信息为进行所述注意力权重分析后选取的与问题最相关的特征向量； 利用图注意力网络获取所述多个模态表征信息的聚合特征信息； 利用时序记忆更新网络对所述聚合特征信息进行时序记忆更新；所述时序记忆更新网络包括双向时序记忆网络； 根据时序记忆更新后的聚合特征信息，获取所述待理解视频的理解结果。
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