买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种基于异构图的多模态教学视频摘要生成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：CN120833575B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202511340793.6，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于异构图的多模态教学视频摘要生成方法是由赵政棋;朱清源;王爽;郝鹏翼;胡海根设计研发完成，并于2025-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于异构图的多模态教学视频摘要生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于异构图的多模态教学视频摘要生成方法，包括：获取若干个视频样本形成训练集；建立多模态摘要生成模型并利用训练集训练，模型执行如下操作：分别将视频帧序列和句子序列输入视觉特征提取模型和语言模型，得到视觉特征向量集合和文本特征向量集合形成多模态特征表示；初始化邻接矩阵；将模态内约束矩阵、模态间约束矩阵、邻接矩阵进行哈达玛积，获得优化异构图；执行双阶段融合策略；利用训练好的多模态摘要生成模型输出的多模态统一表示筛选关键视频帧节点集合和关键句子节点集合，并对应保留在优化异构图内的连接关系作为子邻接矩阵，获得多模态摘要图。该方法可生成语义一致、内容丰富的教学视频摘要，泛化能力强。

本发明授权一种基于异构图的多模态教学视频摘要生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于异构图的多模态教学视频摘要生成方法，其特征在于：包括如下步骤： S1、获取若干个视频样本形成训练集，所述视频样本包括教学视频、以及对应采样的视频帧序列和句子序列； S2、建立多模态摘要生成模型并利用训练集训练，所述多模态摘要生成模型执行如下操作： S21、分别将视频帧序列输入视觉特征提取模型得到视觉特征向量集合、以及将句子序列输入语言模型得到文本特征向量集合，拼接视觉特征向量集合和文本特征向量集合形成多模态特征表示； S22、将视频帧序列中各视频帧和句子序列中各句子视为节点，并使任意节点间存在连接关系初始化邻接矩阵； S23、分别计算节点间的模态内连接关系和模态间时间对齐关系，对应构建模态内约束矩阵和模态间约束矩阵后与邻接矩阵三者进行哈达玛积形成邻接表示，获得优化异构图，为全部节点集合； S24、执行双阶段融合策略，即通过全局注意力机制获取多模态特征表示的浅层融合表示后，再将浅层融合表示和优化异构图输入双层图注意力网络获得多模态统一表示； S3、利用训练好的多模态摘要生成模型输出的多模态统一表示筛选出关键视频帧节点集合和关键句子节点集合，并对应保留在优化异构图内的连接关系作为子邻接矩阵，获得多模态摘要图作为教学视频摘要生成结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙江工业大学，其通讯地址为：310014 浙江省杭州市拱墅区潮王路18号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。