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龙图腾网获悉杭州星麦云商科技有限公司申请的专利一种基于时序分割的视频内容结构化拆解分析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：CN120411861B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510905182.5，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于时序分割的视频内容结构化拆解分析方法及系统是由吕晔;黄云平;何瑞;金饶缘;张琨设计研发完成，并于2025-07-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时序分割的视频内容结构化拆解分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及视频识别技术领域，具体为一种基于时序分割的视频内容结构化拆解分析方法及系统。首先获取视频以及元数据，利用集成时空注意力机制和滑动窗口机制的第一人工智能模型进行时序分割，生成时间片段；利用FFmpeg工具将视频切割成若干视频片段，采用集成了多模态融合和时间戳嵌入的第二人工智能模型提取各片段的文本描述，实现动作与文本的语义对齐；同时，使用FFmpeg提取关键帧生成图片组，并由结合目标检测和跨帧一致性约束的第三人工智能模型进行语义分析，生成动作标签；最终，整合时间片段、关键帧、文本描述和动作标签，生成完整的结构化输出；本发明能够提高对视频内容的识别精度。

本发明授权一种基于时序分割的视频内容结构化拆解分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于时序分割的视频内容结构化拆解分析方法，其特征在于，包括： 获取用户上传的视频，并提取视频的元数据； 通过第一人工智能模型对所述视频进行时序分割，生成多个时间片段，其中所述第一人工智能模型采用时空注意力机制和滑动窗口机制，结合所述元数据优化视频内容的动作边界识别；该过程包括：基于所述元数据中的分辨率调整视频帧输入尺寸；通过所述时空注意力机制捕捉视频的短时动作细节和长时语义依赖；其中，所述短时动作细节通过局部时空特征提取实现，所述长时语义依赖通过全局时空特征建模实现；通过所述滑动窗口机制，结合所述元数据中的帧率动态调整窗口步长，优化动作边界的初始划分；通过目标检测回归模块预测动作边界的时间戳，并结合自监督学习生成时间片段； 使用FFmpeg工具根据所述时间片段分割所述视频，生成若干视频片段； 对所述若干视频片段进行处理，处理过程为：通过第二人工智能模型提取所述视频片段的文本描述，其中所述第二人工智能模型采用多模态融合和时间戳嵌入，用于动作与文本的动态语义对齐；使用FFmpeg工具提取所述视频片段的关键帧生成图片组，并通过第三人工智能模型对所述图片组进行语义分析，生成结构化动作标签，其中所述第三人工智能模型结合目标检测和跨帧一致性约束，识别视频片段中的对象及其动作关系； 其中，通过第三人工智能模型对所述图片组进行语义分析，生成结构化动作标签的过程包括：基于所述元数据中的分辨率调整所述图片组的输入尺寸；通过目标检测技术识别所述图片组中每一帧的对象及其空间关系，提取动作相关的视觉特征；通过条件随机场模型对帧序列施加跨帧一致性约束；基于识别的对象、空间关系和跨帧一致性约束，生成结构化动作标签，所述结构化动作标签包含对象、动作和时间戳信息； 整合时间片段、关键帧、文本描述和动作标签，生成结构化输出。

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