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龙图腾网获悉成都索贝数码科技股份有限公司申请的专利一种基于特征识别的智能场景调色方法及其设备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：CN120375107B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510884414.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于特征识别的智能场景调色方法及其设备是由陈尧森;张思勤;韩兴设计研发完成，并于2025-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于特征识别的智能场景调色方法及其设备在说明书摘要公布了：本申请涉及计算机视觉和计算机图形学技术领域，具体而言，涉及一种基于特征识别的智能场景调色方法及其设备。其中，基于特征识别的智能场景调色方法，包括以下步骤：S1：预定义场景类别库，并构建对应的LUT资源池；S2：构建场景类别的多维度特征向量与LUT的映射表；S3：将输入视频按照场景变换切分为多个视频片段；S4：提取视频片段中关键帧的多维度特征向量；S5：在映射表中匹配到符合多维度特征向量的场景类别，实现场景智能分类并动态加载对应的LUT；其能够实现精准快速的场景类别识别与LUT匹配，并能够提高影视后期制作流程的灵活性和快速性。

本发明授权一种基于特征识别的智能场景调色方法及其设备在权利要求书中公布了：1.一种基于特征识别的智能场景调色方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：预定义场景类别库，并构建对应的LUT资源池； S2：构建场景类别的多维度特征向量与LUT的映射表； S3：将输入视频按照场景变换切分为多个视频片段； S4：提取视频片段中关键帧的多维度特征向量； 所述步骤S4包括以下步骤： S41，提取视频片段的一帧或多帧作为关键帧； S42，使用Seaformer语义分割模型提取关键帧的语义特征； S43，计算关键帧在HSV的颜色特征； S44，使用预训练的ViT和ResNet模型提取的深度特征检测场景类别特征； S45，将颜色、语义及场景类别特征融合为统一的多维度特征向量； S5：在映射表中匹配到符合多维度特征向量的场景类别，实现场景智能分类并动态加载对应的LUT； 所述步骤S5包括： 将视频片段提取的多维度特征向量与映射表中各场景类别预设的标准范围依次计算匹配度，公式为： ； ； 其中代表多维度特征向量，代表特征值序号，和分别代表标准范围的下界和上界，代表多维度特征向量中特征总个数，代表最终匹配度，是对应的第个特征匹配的结果； 当计算所有的场景类别与多维度特征向量的匹配度后，取最大匹配度的场景，当该场景的匹配度大于经验值0.8时则匹配成功并加载对应的LUT至视频片段，否则该场景判断为不属于已知场景类别。

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