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龙图腾网恭喜井冈山大学申请的专利基于视觉和语言语义自主优化对齐的视频描述方法及介质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：CN114880521B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202210616243.2，技术领域涉及：G06F16/783；该发明授权基于视觉和语言语义自主优化对齐的视频描述方法及介质是由汤鹏杰;谭云兰设计研发完成，并于2022-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于视觉和语言语义自主优化对齐的视频描述方法及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于视觉和语言语义自主优化对齐的视频描述方法及介质，所述方法包括以下步骤：提取视觉特征和语言特征，在每个时间步上对所述视觉特征和语言特征进行对齐融合，获得多模态对齐特征；基于所述多模态对齐特征，通过一视频标题生成模型获得每个时间步上的词汇输出，获得视频描述结果；其中，所述视频标题生成模型包括基于因子分解方式的VL‑AOAu模块和基于非因子分解方式的VL‑AOAf模块，基于所述VL‑AOAu模块和VL‑AOAf模块的输出以及两个模块的融合输出进行序列加权融合，获得所述每个时间步上的词汇输出。与现有技术相比，本发明具有准确性高等优点。

本发明授权基于视觉和语言语义自主优化对齐的视频描述方法及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉和语言语义自主优化对齐的视频描述方法，其特征在于，包括以下步骤：提取视觉特征和语言特征，在每个时间步上对所述视觉特征和语言特征进行对齐融合，获得多模态对齐特征；基于所述多模态对齐特征，通过一视频标题生成模型获得每个时间步上的词汇输出，获得视频描述结果；其中，所述视频标题生成模型包括基于因子分解方式的VL-AOAu模块和基于非因子分解方式的VL-AOAf模块，基于所述VL-AOAu模块和VL-AOAf模块的输出以及两个模块的融合输出进行序列加权融合，获得所述每个时间步上的词汇输出；所述VL-AOAu模块和VL-AOAf模块均基于LSTM网络构建，其中，所述VL-AOAu模块以所述多模态对齐特征为输入，并在语言解码阶段与语言特征进行融合，所述VL-AOAf模块以所述多模态对齐特征为输入，并在解码阶段与视觉特征进行融合。

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井冈山大学，其通讯地址为：343009 江西省吉安市青原区学苑路28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”。