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龙图腾网恭喜之江实验室;浙江工商大学申请的专利一种受阅读策略启发的跨模态视频检索方法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：CN114003770B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202111084182.1，技术领域涉及：G06F16/783；该发明授权一种受阅读策略启发的跨模态视频检索方法是由王雅冰;董建锋;陈先客;王勋;徐晓刚;王军设计研发完成，并于2021-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种受阅读策略启发的跨模态视频检索方法在说明书摘要公布了：本发明涉及视频跨模态检索技术领域，尤其涉及一种受阅读策略启发的跨模态视频检索方法，对于视频编码，采用预览分支和精读分支共同学习来表示视频，预览分支旨在简要地捕捉视频的概述信息，而精读分支旨在获取更深入的信息，本发明将从预览分支生成的较早的视频特征集成到精读分支中，对精读分支的特征提取做进一步指导，使得精读分支可以感知预览分支捕获的视频概述，用于提取更细粒度的特征，将两个分支的得到特征分别与文本特征映射到两个不同的混合空间中，在混合空间中进行跨模态匹配，从而实现文本到视频的跨模态检索。本发明使用端到端的方式训练模型，并在性能和模型复杂度上达到了最佳平衡。

本发明授权一种受阅读策略启发的跨模态视频检索方法在权利要求书中公布了：1.一种受阅读策略启发的跨模态视频检索方法，其特征在于，包括如下步骤：1采用预先训练的卷积神经网络提取视频模态的初始特征，得到视频的初始特征序列；2将初始特征序列输入并通过预览分支进行编码得到视频中的预览特征；3将初始特征序列输入并通过精读分支进行编码得到多粒度片段特征，后感知并集成预览特征，提取出精读特征；4使用预训练的BERT模型对文本模态进行编码，得到文本多级编码特征；5将视预览特征和精读特征分别与文本多级编码特征映射输入到对应混合空间，通过混合空间计算视频模态与文本模态之间的相似度来进行跨模态匹配；6优化并训练通过步骤1至步骤5建立的检索模型，最后将视频和文本输入到训练好的检索模型中来实现文本到视频的跨模态检索。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人之江实验室;浙江工商大学，其通讯地址为：310023 浙江省杭州市余杭区文一西路1818号人工智能小镇10号楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。