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龙图腾网获悉桂林电子科技大学申请的专利一种基于CNN的视频关键帧提取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：CN114973072B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202210515637.9，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于CNN的视频关键帧提取方法及系统是由甘亚奇设计研发完成，并于2022-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于CNN的视频关键帧提取方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于CNN的视频关键帧提取方法及系统，涉及计算机视觉相关领域，所述方法包括：根据第一目标视频段信息，确定第一视频输入源；通过对所述第一视频输入源进行特征分析，获得视频背景特征和视频识别对象特征；根据所述视频背景特征和所述视频识别对象特征进行视频相似性分析，获得第一相似系数；根据所述第一相似系数生成目标响应函数，输出的第一卷积核数据，搭建关键帧特征提取模型；将第一关键特征和所述第一目标视频段信息输入所述关键帧特征提取模型中，获得关键帧视频提取结果。解决了现有技术中关键帧提取准确性低，灵活性不高的技术问题，达到了针对化搭建卷积数据模型，提高关键帧提取的准确性和灵活性。

本发明授权一种基于CNN的视频关键帧提取方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于CNN的视频关键帧提取方法，其特征在于，所述方法包括： 获得第一目标视频段信息； 根据所述第一目标视频段信息，确定第一视频输入源； 通过对所述第一视频输入源进行特征分析，获得视频背景特征和视频识别对象特征； 根据所述视频背景特征和所述视频识别对象特征进行视频相似性分析，获得第一相似系数； 根据所述第一相似系数搭建目标响应函数，根据所述目标响应函数，确定第一卷积核数据； 按照所述第一卷积核数据，搭建关键帧特征提取模型； 获得第一关键特征； 将所述第一关键特征和所述第一目标视频段信息输入所述关键帧特征提取模型中，根据所述关键帧特征提取模型，获得第一输出信息，其中，所述第一输出信息为基于所述第一关键特征的关键帧视频提取结果； 所述根据所述第一相似系数搭建目标响应函数，根据所述目标响应函数，确定第一卷积核数据，所述方法还包括： 获得第一资源配置环境信息； 根据所述第一资源配置环境信息进行计算容量分析，获得第一计算性能； 将所述第一计算性能作为约束变量，将所述第一相似系数作为输入变量，将卷积核数据作为输出结果，搭建所述目标响应函数，其中，所述目标响应函数用于进行卷积核数据的响应输出； 根据所述目标响应函数，获得所述第一卷积核数据，其中，所述第一卷积核数据包括卷积核大小和卷积核数量。

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