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龙图腾网获悉北京大学深圳研究生院申请的专利一种基于上下文Transformer网络的细粒度视频-文本检索方法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：CN114282060B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202111613304.1，技术领域涉及：G06F16/783；该发明授权一种基于上下文Transformer网络的细粒度视频-文本检索方法是由李革;陈明亮;任俞睿设计研发完成，并于2021-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于上下文Transformer网络的细粒度视频-文本检索方法在说明书摘要公布了：一种基于上下文Transformer网络的细粒度视频‑文本检索方法，包括S1.获得视频数据的全局层级特征、局部物体层级特征和局部动作层级特征；S2.将全局层级特征、局部物体层级特征和局部动作层级特征进行不同层级特征之间的上下文信息编码；S3.将文本的全局特征、名词特征、动词特征输入到基于注意力机制的图推理模型中，得到文本数据的细粒度层级特征；以及S4.将细粒度层级特征输入多层级跨模态匹配模块进行相似度计算。本发明方法在跨模态视频‑文本检索任务上取得更好的性能。

本发明授权一种基于上下文Transformer网络的细粒度视频-文本检索方法在权利要求书中公布了：1.一种基于上下文Transformer网络的细粒度视频-文本检索方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.基于不同层级的预训练模型，获得视频数据的全局层级特征、局部物体层级特征和局部动作层级特征； S2.将全局层级特征、局部物体层级特征和局部动作层级特征进行不同层级特征之间的上下文信息编码； 将所述全局层级特征、所述局部物体层级特征和所述局部动作层级特征输入视频层级编码框架，经由基于上下文的多层级Transformer网络进行不同层级特征之间的上下文信息编码； 所述基于上下文的多层级Transformer网络由基于全局上下文的层级Transformer网络和基于局部上下文的层级Transformer网络共同组合而成； 所述基于全局上下文的层级Transformer输入为局部层级和全局层级的特征，首先基于多头自注意力网络、正则化层、前馈神经网络进行局部特征的基于自注意力机制的增强，然后再基于多头交叉注意力网络去构造产生全局与局部层级之间的上下文交互特征，具体地，通过基于全局上下文的层级Transformer网络，当输入为局部物体层级和全局层级特征时，可获得全局-物体上下文特征；当输入为局部动作层级和全局层级特征时，可获得全局-动作上下文特征； 所述基于局部上下文的层级Transformer网络输入为两个局部层级的特征，分别基于多头自注意力网络、正则化层、前馈神经网络进行局部特征的基于自注意力机制的增强，然后再基于多头交叉注意力网络去构造产生局部与局部层级之间的上下文交互特征，在物体层级获得动作-物体上下文特征，在动作层级获得物体-动作上下文特征； 根据特征融合操作，在局部物体层级上融合全局-物体上下文特征、动作-物体上下文特征以构建基于上下文的局部物体层级特征；在局部动作层级上融合全局-动作上下文特征、物体-动作上下文特征，以构建基于上下文的局部动作层级特征； S3.将文本的全局特征、名词特征、动词特征输入到基于注意力机制的图推理模型中，得到文本数据的细粒度层级特征； S4.将所述细粒度层级特征输入多层级跨模态匹配模块进行特征相似度计算，输出最终的视频数据与文本数据的相似度结果。

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