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龙图腾网恭喜浙江阿蚂科技有限公司申请的专利一种基于时序特征的同源视频检索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：CN114595360B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202210067690.7，技术领域涉及：G06F16/783；该发明授权一种基于时序特征的同源视频检索方法及系统是由陈建海;阮汉宁;鲍科;荣大中;何钦铭设计研发完成，并于2022-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时序特征的同源视频检索方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于时序特征的同源视频检索方法及系统，包括对视频提取关键帧，使用深度残差卷积神经网络对关键帧提取特征，使用两个子模块提取对应的帧时序特征信息及帧重要性信息，经过特征聚合后得到视频的整体特征向量表示，使用孪生网络构建正负样本对网络参数进行训练，得到固定参数的网络模型后对保护视频及检索视频分别提取特征并检测相似度是否超过阈值，返回检测结果。本发明给出的深度残差卷积神经网络实现特征提取，时序特征信息提取及帧重要性信息提取两个子模块实现对侵权视频干扰帧及片段剪取调换顺序等操作的检测，提高了对多种侵权手段检测覆盖的效果，也提升了同源视频检索的准确性。

本发明授权一种基于时序特征的同源视频检索方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于时序特征的同源视频检索方法，其特征在于，其包括以下步骤：1构建神经网络模型，使用开源数据集对网络模型参数进行训练，训练直至模型参数收敛后将网络模型参数固定；2使用训练完成的模型对需要保护及检索的视频提取对应特征向量；3设定相似度检索阈值，进行相似度计算；所述的步骤1具体包括以下步骤：1-1关键帧提取：查询及检索视频拆解成帧，按照视频时长在一定时长内提取一定数量帧，最后对提取出的帧进行采样，并缩放到设定尺寸后得到视频关键帧；1-2帧特征提取：将视频关键帧输入至在ImageNet数据集上预训练好的深度残差卷积神经网络中，进行正向传播对帧图片各通道提取特征，经过池化、激活、正则操作后提取最后一层平均池化层输出的向量作为各帧的特征向量；1-3时序特征提取：将各帧的特征向量按帧在视频中出现的时序顺序输入至Transformer编码器中，得到帧与帧之间的时序信息特征向量；1-4帧重要性信息提取：使用注意力机制对各帧的特征向量提取不同语义空间中的映射，得到包含各帧重要性信息的特征向量，经过拼接聚合后得到帧重要性信息特征向量；1-5特征聚合：将自注意力机制与时序特征提取模块的输出特征向量输入全连接层加权聚合之后得到视频整体特征向量表示；1-6孪生网络训练：训练网络参数时，在每个训练轮次对每个输入视频提取一个与该视频同源的视频作为正样本，一个与该视频不同源的视频作为负样本，构建成为三元组，使用三元组损失函数TripletLoss得到损失值，使用损失值计算出梯度后对神经网络进行反馈传播并更新各层参数，重复此步骤直至网络参数收敛。

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