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龙图腾网恭喜中国科学院软件研究所申请的专利一种基于草图的场景级细粒度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：CN114969430B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202210429989.2，技术领域涉及：G06F16/732；该发明授权一种基于草图的场景级细粒度视频检索方法及系统是由马翠霞;左然;刘舫;陈科圻;张拯明;邓小明;王宏安设计研发完成，并于2022-04-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于草图的场景级细粒度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草图的场景级细粒度视频检索方法及系统，属于计算机视觉领域，通过提取草图特征，构建基于外观特征和类别特征的草图空间结构图；提取视频特征，构建基于视频时序信息、外观特征和类别特征的视频时空结构图，利用自适应帧采样策略进行视频帧采样，先对视频帧稀疏采样，再利用草图‑视频关联关系模型进行视频帧筛选，利用草图‑视频检索模型中完成视频细粒度检索。本发明将出现在不同时间段的物体压缩至同一张草图中，进行场景级的视频内容概括，检索出与草图背景元素、物体外观特征与动作类型均一致的视频。

本发明授权一种基于草图的场景级细粒度视频检索方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于草图的场景级细粒度视频检索方法，其特征在于，包括以下步骤：对于绘制的场景草图，获取草图特征，包括整体外观特征，以及草图上实例的外观特征、类别特征和位置特征；根据这些草图特征构建草图空间结构图，该草图空间结构图包括草图外观结构图和草图类别结构图，该草图外观结构图是由表示实例的外观特征的实例节点、表示草图整体外观特征的一个场景节点和根据位置特征计算得到的表示距离的边共同构成，该草图类别结构图是由表示实例的类型特征的实例节点和根据位置特征计算得到的表示距离的边共同构成；根据场景草图，采用自适应帧采样策略对视频进行采样，即先对视频帧进行稀疏采样得到候选视频帧，再对该候选视频帧利用训练好的草图-视频关联关系模型进行视频帧筛选，筛选出与场景草图最相关的视频帧并编码成视频；对上述编码的视频，获取视频特征和时序信息，视频特征包括视频图像中整体外观特征、每个实例的外观特征、类型特征和位置特征；根据这些视频特征和时序信息构建视频时空结构图，该视频时空结构图包含视频空间结构图和视频时序结构图，该视频空间结构图包括视频外观结构图和视频类别结构图，该视频外观结构图是由表示实例的外观特征的实例节点、表示图像整体外观特征的一个场景节点和根据位置特征计算得到的表示距离的边共同构成，该视频类别结构图是由表示实例的类型特征的实例节点和根据位置特征计算得到的表示距离的边共同构成；该视频时序结构图根据所述时序信息、实例节点和场景节点构成；将草图特征和视频特征输入到训练好的草图-视频检索模型中进行视频检索，该草图-视频检索模型包含外观分支和类别分支，该外观分支根据草图外观结构图和视频外观结构图生成视频检索结果，该类别分支根据草图类别结构图和视频类别结构图生成视频检索结果；将该两个检索结果进行外观特征和类别特征的融合，得到最终的视频检索结果。

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