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龙图腾网恭喜厦门她趣信息技术有限公司申请的专利基于短视频的视频聊天匹配方法、装置、设备及存储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：CN119229351B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202411730863.4，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于短视频的视频聊天匹配方法、装置、设备及存储介质是由吕金松;黄俊杰;王庭杰;罗浩;阮争志;陈晓亮;张争旭;高强;卢洪禄;林建龙;郑新震设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于短视频的视频聊天匹配方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于短视频的视频聊天匹配方法、装置、设备及存储介质，通过先接收由A类用户和B类用户上传的视频，对视频进行审核并将审核通过的视频保存在视频池内；接收由视频池内的A类用户发起的视频聊天匹配请求，获取A类用户的多维视频特征，并根据多维视频特征在视频池内选取B类用户的匹配列表；根据匹配列表向A类用户播放B类用户视频，并基于A类用户在B类用户视频上的操作向目标B类用户发起视频聊天请求，并推送A类用户保存在视频池内的视频；最后，根据目标B类用户在推送视频上的操作，建立目标B类与A类用户的视频通话连接，解决了传统的信息展示无法有效传达用户的性格特征，导致在匹配之后难以进行进一步交流。

本发明授权基于短视频的视频聊天匹配方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于短视频的视频聊天匹配方法，其特征在于，包括：接收由A类用户和B类用户上传的视频，对所述视频进行审核并将审核通过的视频保存在视频池内，具体为：对接收到的视频进行关键帧提取，通过卷积神经网络CNN对所述关键帧进行特征提取，以生成空间特征，其中，所述空间特征包括视觉特征和语义特征，所述关键帧为相邻视频帧之间的图像差异度大于预设值的视频帧；将连续关键帧的空间特征输入循环神经网络RNN，以生成视频内容的时序依赖关系，使用人声活动检测模型分离出视频中的音频信息，将所述音频信息转换为文本，并从所述音频信息中提取音频特征；在根据所述时序依赖关系判断到行为模式正常、且根据所述文本和所述音频特征判断到所述音频信息正常时，将视频保存在所述视频池内；使用多任务级联卷积神经网络模型检测视频帧中的人脸区域，并利用FaceNet模型对检测出的所述人脸区域生成人脸特征向量；使用DEX模型分析所述人脸特征并生成年龄预测值，将预测值映射到预定义年龄段，并生成年龄段的one-hot编码向量；使用ResNet50模型从视频帧中检测人体区域，并通过多标签分类预测所述人体区域的服装风格，对每个类别生成相应的概率值，选择概率最高的前N个类别作为服装风格向量；通过人声活动检测模型从视频的音频信号中分离出包含语音的段落，使用CREPE模型对所述包含语音的段落进行音高估计，以生成音高特征；对所述包含语音的段落进行快速傅里叶变换，并通过梅尔滤波器和离散余弦变换计算得到MFCC系数；对所述MFCC系数进行情感分类分析，利用LSTM模型处理特征序列，生成情感预测值；使用x-vector模型对所述包含语音的段落进行识别，以生成用户的声纹特征；使用所述人脸特征向量、所述年龄段的one-hot编码向量、以及服装风格向量构建人像特征，使用所述音高特征、MFCC系数、情感预测值、以及用户的声纹特征构建人声特征，并通过所述人像特征和所述人声特征对视频添加多维度标签；接收由所述视频池内的A类用户发起的视频聊天匹配请求，获取所述A类用户的多维视频特征，并根据所述多维视频特征在所述视频池内选取B类用户的匹配列表；根据所述匹配列表向所述A类用户播放B类用户视频，并基于所述A类用户在所述B类用户视频上的操作向目标B类用户发起视频聊天请求，并推送所述A类用户保存在所述视频池内的视频；根据所述目标B类用户在推送视频上的操作，建立所述目标B类与所述A类用户的视频通话连接。

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