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龙图腾网获悉南京莱克贝尔信息技术有限公司申请的专利一种视频生成内容可信检测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：CN120726538B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202511152682.2，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种视频生成内容可信检测方法及系统是由王占丰;毛传奇;陈潇霆;马潇霄;张枭设计研发完成，并于2025-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种视频生成内容可信检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及多模态内容安全检测技术领域，具体为一种视频生成内容可信检测方法及系统；所述方法包括：将输入视频划分为非重叠片段，通过空间外观、运动、语义三通路独立建模，对齐融合后构建统一动态表示张量；引入跨片段双向残差演化机制分析时序割裂异常，注入高斯微扰量化扰动响应，结合残差稳定度指标评估片段脆弱性；并结合对抗扰动量化脆弱区域并设计多尺度一致性核机制生成可信评分，且结合自适应阈值判定视频真伪；针对模糊样本采用二次扰动增强置信度，并通过伪标签引导、伪造风格聚类与模型微调实现持续自学习优化，提升对新伪造样本的泛化能力。本发明通过多维度动态建模与自学习机制显著提升视频可信检测的精确性与鲁棒性。

本发明授权一种视频生成内容可信检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种视频生成内容可信检测方法，其特征在于，包括以下具体实施步骤： S1、将输入样本划分为非重叠片段，构建三条并行建模通路，通过空间外观通路使用卷积编码器提取静态特征、运动通路使用光流编码器提取动态特征、语义通路采用语义编码器提取语义特征，对齐并融合三通路特征后经标准化与位置编码构建统一动态表示序列； 三条并行建模通路包括： 通路A，空间外观通路：对每个视频片段应用轻量卷积编码器MobileNet逐帧提取空间外观静态视觉特征，并堆叠为每帧dA维的特征序列张量； 通路B，运动通路：对每个视频片段计算帧间光流序列，采用PWCNet光流估计器获取帧间光流场，利用运动编码器进行卷积池化处理生成特征维度为dM的运动特征序列； 通路C，语义演化通路：对每帧视频帧应用预训练视觉语言模型提取语义表示向量，堆叠为语义序列后通过Bi-GRU和自注意力机制建模时序演化生成动态表示向量； S2、通过跨片段双向残差演化建模提取时序演化差异，注入高斯微扰量化空间与运动特征稳定性，基于扰动前后残差差异计算残差稳定度指标评估视频脆弱区域； S3、通过设定多尺度时间窗口计算滑动窗口内平均扰动残差，为每个尺度定义基于欧氏距离的核函数量化窗口间相似性并构建核矩阵，提取核对称性偏差度指标后与残差稳定度指标加权融合生成一致性能量场； 核矩阵构建过程为： 设定有限的时间尺度集合：； 其中，S为多尺度时间窗口集合，包含L个不同长度的滑动窗口尺度；表示尺度集合中第l个时间窗口的长度； 对于每个尺度，在整个残差序列中应用滑动窗口，计算每个窗口内的平均扰动残差：； 其中，表示尺度下，从第j个时间位置开始的滑动窗口内扰动残差的平均张量； 对于任意两个尺度窗口与，定义一致性核： ； 其中，表示尺度下，第j和第k个时间窗口扰动残差的核相似度值；表示自然指数函数；表示尺度下核函数的带宽参数； 为每个时间尺度定义基于欧氏距离的指数核函数计算同尺度窗口间扰动残差相似度值，并构建核矩阵：； 其中，表示尺度下的扰动残差核相似度矩阵，行列分别对应不同时间窗口索引； S4、通过汇总多尺度一致性能量场、扰动响应与残差稳定度指标构建可信度元组并归一化处理，基于指标方差动态加权融合生成可信度评分，自适应学习最优判定阈值区分视频真伪，对边界模糊样本执行二次扰动分析融合评分； S5、通过筛选阈值附近模糊样本基于初次评分与二次扰动评分生成高置信伪标签，对扰动响应与一致性能量场特征进行聚类识别新伪造模式并构建表示中心，结合二元交叉熵损失与KL散度分布对齐损失微调模型参数。

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