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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于语义句库与相似度时序建模的视频感知特征提取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：CN121415332B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202512018428.X，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于语义句库与相似度时序建模的视频感知特征提取方法是由尤伟涛;林伟燊;邵一展;史姝慧;应乔松设计研发完成，并于2025-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于语义句库与相似度时序建模的视频感知特征提取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于语义句库与相似度时序建模的视频感知特征提取方法，该方法利用视频语言模型和大语言模型获得针对视频片段的不同感知维度的语义句库，将不同感知维度的语义句库与视频片段进行相似度比较得到在每个感知维度下每个视频帧与每个语义句的相似度矩阵，通过该相似度矩阵实现了每个感知维度的最终视频感知特征预测值的可解释性，以及通过该相似度矩阵能够直接刻画感知特征的时序波动，也是基于该相似度矩阵对训练模型的训练能够更精确得到获得当前视频片段的不同感知维度下的视频感知特征的预测值的映射关系。

本发明授权基于语义句库与相似度时序建模的视频感知特征提取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于语义句库与相似度时序建模的视频感知特征提取方法，其特在于，包括： 将感知维度提示词和视频片段输入视频语言模型，得到不同感知维度下的自然语言描述； 通过大语言模型拆分每个感知维度下的自然语言描述获得每个感知维度下的语义句库，将每个感知维度下的语义句库进行编码得到每个感知维度下的文本向量集合； 将所述视频片段进行编码得到的视频序列帧向量与每个维度的文本向量集合进行相似度计算得到所述视频片段的每个维度的时间序列特征矩阵； 构建训练模型，将每个感知维度的时间序列特征矩阵输入训练模型得到针对所述视频片段的每个感知维度的视频感知特征预测值，基于每个感知维度的视频感知特征预测值和人工标注值通过损失函数训练所述训练模型得到分数预测模型，将当前视频片段的每个感知维度的时间序列特征矩阵输入分数预测模型得到当前视频片段的每个感知维度的最终视频感知特征预测值； 基于每个感知维度设定指令性问题得到感知维度提示词，所述感知维度包括形象特征、动作特征、结构特征和色彩特征； 将每个感知维度下的语义句库进行编码得到每个感知维度下的文本向量集合，包括： 通过CLIP的文本编码器将语义句库嵌入到可进行距离计算的文本向量空间编码后进行聚类，在每个聚类集合中选取代表性语句，得到每个感知维度下的文本向量集合； 所述训练模型包括Transformer编码器、注意力加权池化机制和线性回归层，将每个感知维度的时间序列特征矩阵依次通过Transformer编码器、注意力加权池化机制和线性回归层得到每个感知维度的视频感知特征预测值。

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