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龙图腾网恭喜清华大学申请的专利视频数据处理方法、装置及设备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：CN114067237B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202111264126.6，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权视频数据处理方法、装置及设备是由龚培彬;杨毅;孙甲松设计研发完成，并于2021-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本视频数据处理方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本申请提供一种视频数据处理方法、装置及设备，涉及计算机技术，该方法包括：获取待检测视频，待检测视频内包括多个文本；根据预设的文本检测模型检测待检测视频内的文本，其中，文本检测模型为根据注意力机制及预设的形状感知的损失函数对神经网络模型训练得到的；根据检测到的文本，输出包含文本检测框的视频，文本检测框用于标示文本在视频内的位置。本申请的方法，可以解决文本检测中准确率与速度无法同时兼顾的问题，在实现高准确率的文本检测的同时，大大提升了文本检测的速度，更加的适应实际应用，解决了检测文本的效率较低的技术问题。

本发明授权视频数据处理方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种视频数据处理方法，其特征在于，包括：获取待检测视频，所述待检测视频内包括多个文本；根据预设的文本检测模型检测所述待检测视频内的文本，其中，所述文本检测模型为根据注意力机制及预设的形状感知的损失函数对神经网络模型训练得到的；根据检测到的文本，输出包含文本检测框的视频，所述文本检测框用于标示所述文本在所述视频内的位置；所述方法还包括：获取多份图像数据集，所述图像数据集中包括多个文本；设置形状感知的损失函数；其中，所述形状感知的损失函数包括文本部分损失函数、文本核心部分损失函数及像素向量部分损失函数；基于所述形状感知的损失函数，利用所述图像数据集对神经网络模型进行训练，直至所述形状感知的损失函数得到最小值时，得到训练好的文本检测模型；所述设置形状感知的损失函数，包括：获取包含文本所在像素的文本标签值、所述图像数据集中除所述文本之外的背景所在像素的背景标签值的第一实际图像，以及通过所述文本检测模型检测到的包含所述文本标签值及所述背景标签值的第一预测图像；将所述第一实际图像与第一预测图像进行相似度对比，得到所述第一实际图像中所述文本标签值及所述背景标签值与第一预测图像中的文本标签值及所述背景标签值之间的第一相似值，将所述第一相似值设置为所述文本部分损失函数的值；根据所述第一相似值及所述文本所在像素的文本标签值，调整注意力机制对应的所述文本所在像素的文本标签值；获取包含文本核心所在像素的文本标签值、所述图像数据集中除所述文本核心之外的背景所在像素的背景标签值的第二实际图像，以及通过所述文本检测模型检测到的包含所述文本标签值及所述背景标签值的第二预测图像；将所述第二实际图像与第二预测图像进行相似度对比，得到所述第二实际图像中所述文本标签值及所述背景标签值与第二预测图像中的文本标签值及所述背景标签值之间的第二相似值，将所述第二相似值设置为所述文本核心部分损失函数的值；根据所述第二相似值及所述文本核心所在像素的文本标签值，调整注意力机制对应的所述文本核心所在像素的文本标签值；根据所述图像数据集中所述文本的数量、每一所述文本所在像素块内的像素个数及每一所述文本的所述像素的特征向量的平均值，确定第三相似值，将所述第三相似值设置为所述像素向量部分损失函数的值；根据所述第三相似值，调整注意力机制对应的每一所述文本的面积。

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