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龙图腾网获悉同济大学申请的专利基于时序复原任务的自监督式视频表征学习方法和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：CN116797888B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202310646938.X，技术领域涉及：G06V10/778；该发明授权基于时序复原任务的自监督式视频表征学习方法和设备是由王瀚漓;陈子彧设计研发完成，并于2023-06-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时序复原任务的自监督式视频表征学习方法和设备在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于时序复原任务的自监督式视频表征学习方法和设备，包括如下步骤：获取训练视频并划分为多个片段，选取用于训练的多个片段，打乱顺序并进行自动标注，构建时序复原任务；将用于训练的片段输入骨干网络中，获取各个片段对应的初级特征，将初级特征输入基于多头注意力的编码器，得到各个片段的顺序感知特征；将顺序感知特征聚合并输入基于硬注意力指针网络的解码器中，通过比较片段之间的时序逻辑关系得到复原后的片段序列，实现时序复原，根据复原后的片段序列计算损失函数值并对所述骨干网络的参数进行更新；重复上述步骤，选取不同的片段对所述骨干网络进行训练，获取预训练好的骨干网络。

本发明授权基于时序复原任务的自监督式视频表征学习方法和设备在权利要求书中公布了：1.一种基于时序复原任务的自监督式视频表征学习方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1，获取训练视频并划分为多个片段，选取用于训练的多个片段，打乱顺序并进行自动标注，构建时序复原任务； 步骤S2，将用于训练的片段输入骨干网络中，获取各个片段对应的初级特征，将初级特征输入基于多头注意力的编码器，得到各个片段的顺序感知特征； 步骤S3，将顺序感知特征聚合并输入基于硬注意力指针网络的解码器中，通过比较片段之间的时序逻辑关系得到复原后的片段序列，实现时序复原，根据复原后的片段序列计算损失函数值并对所述骨干网络的参数进行更新； 步骤S4，重复步骤S1-S3，选取不同的片段对所述骨干网络进行训练，获取预训练好的骨干网络， 所述的步骤S3中，解码器对聚合后的顺序感知特征进行解析的过程具体为： 基于聚合后的顺序感知特征，对第一个复原的片段进行预测，更新解码器隐藏状态； 将上一个片段对应的初级特征输入硬注意力指针网络中，更新解码器隐藏状态，基于顺序感知特征和隐藏状态之间的相似度预测下一个复原的片段，重复本步骤，得到复原后的片段序列。

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