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申请/专利权人：浙江威星电子系统软件股份有限公司

摘要：本发明公开了一种大型运动场馆视频融合方法及系统，其通过采集终端上传的源视频，并在后端引入数据处理和分析算法来进行该源视频的语义特征分析和提取，同时基于源视频语义特征的描述符来自动选择合适的目标推送模板，并将其融合到源视频中，从而提高视频的制作效率和质量，实现更好的信息交互效果。这样，能够提高大型运动场馆视频制作的灵活性和适应性，使得视频内容能够更好地适应智能大型运动场馆中的信息交互需求。

主权项：1.一种大型运动场馆视频融合方法，其特征在于，包括：获取终端上传的源视频；对所述源视频进行视频特征提取以得到源视频语义特征描述符；基于所述源视频语义特征描述符，确定目标推送模板；以及将所述目标推送模板融合至所述源视频中以得到融合视频；其中，对所述源视频进行视频特征提取以得到源视频语义特征描述符，包括：对所述源视频进行视频片段切分以得到源视频片段的序列；通过基于深度神经网络模型的视频多维度特征提取器对所述源视频片段的序列进行特征提取以得到源视频片段多维度特征图的序列；计算所述源视频片段多维度特征图的序列中每相邻两个源视频片段多维度特征图之间的视频语义差异度量系数以得到由视频语义差异度量系数组成的源视频语义波动特征向量；对所述源视频片段多维度特征图的序列进行全局语义关联编码以得到源视频全局语义上下文特征向量；融合所述源视频语义波动特征向量和所述源视频全局语义上下文特征向量以得到源视频多尺度多维度语义特征向量作为所述源视频语义特征描述符；其中，计算所述源视频片段多维度特征图的序列中每相邻两个源视频片段多维度特征图之间的视频语义差异度量系数以得到由视频语义差异度量系数组成的源视频语义波动特征向量，包括：以如下语义差异公式计算所述源视频片段多维度特征图的序列中每相邻两个源视频片段多维度特征图之间的视频语义差异度量系数以得到由视频语义差异度量系数组成的所述源视频语义波动特征向量；其中，所述语义差异公式为： ，其中，和分别是所述源视频片段多维度特征图的序列中每相邻两个源视频片段多维度特征图中各个位置的特征值，是所述源视频片段多维度特征图的序列中每相邻两个源视频片段多维度特征图的宽度，是所述源视频片段多维度特征图的序列中每相邻两个源视频片段多维度特征图的高度，且是所述源视频片段多维度特征图的序列中每相邻两个源视频片段多维度特征图的通道数，是所述源视频语义波动特征向量中的各个视频语义差异度量系数；其中，融合所述源视频语义波动特征向量和所述源视频全局语义上下文特征向量以得到源视频多尺度多维度语义特征向量作为所述源视频语义特征描述符，包括：融合所述源视频语义波动特征向量和所述源视频全局语义上下文特征向量以得到初始源视频多尺度多维度语义特征向量；对所述初始源视频多尺度多维度语义特征向量进行特征分布优化以得到所述源视频多尺度多维度语义特征向量；其中，对所述初始源视频多尺度多维度语义特征向量进行特征分布优化以得到所述源视频多尺度多维度语义特征向量，包括：对所述源视频语义波动特征向量和所述源视频全局语义上下文特征向量进行校正以得到校正特征向量；将所述校正特征向量与所述初始源视频多尺度多维度语义特征向量进行融合处理以得到所述源视频多尺度多维度语义特征向量；其中，以如下优化公式对所述源视频语义波动特征向量和所述源视频全局语义上下文特征向量进行校正以得到校正特征向量；其中，所述优化公式为： ，其中，是所述源视频语义波动特征向量，且是所述源视频全局语义上下文特征向量，表示特征向量的逐位置开方，和分别是特征向量和最大特征值的倒数，和是权重超参数，是所述校正特征向量，表示按位置减法，表示按位置点乘。

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