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龙图腾网恭喜空间视创(重庆)科技股份有限公司申请的专利基于神经网络模型的视频帧多标签自动生成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：CN114329060B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18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：202111601273.8，技术领域涉及：G06F16/75；该发明授权基于神经网络模型的视频帧多标签自动生成方法及系统是由王晶设计研发完成，并于2021-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络模型的视频帧多标签自动生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于视频标签生成领域，尤其涉及基于神经网络模型的视频帧多标签自动生成方法及系统，其中方法包括：获取待处理的目标视频文件；从所述目标视频文件中根据预设的视频抽帧间隔值抽取视频帧，并生成抽取记录；根据抽取的视频帧进行预处理，并将预处理的视频帧传输至神经网络模型中，提取出多维度帧级特征；将提取的多维度帧级特征经过神经网络模型中的全连接层获取类别置信度，并根据类别置信度生成多标签集合；返回目标视频文件的多标签集合和抽取记录。本发明能够解决视频帧多标签分类生成问题。

本发明授权基于神经网络模型的视频帧多标签自动生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于神经网络模型的视频帧多标签自动生成方法，其特征在于：包括：获取待处理的目标视频文件；从所述目标视频文件中根据预设的视频抽帧间隔值抽取视频帧，并生成抽取记录；根据抽取的视频帧进行预处理，并将预处理的视频帧传输至神经网络模型中，提取出多维度帧级特征；具体为：构建和训练注意力驱动的神经网络模型，并加载出N个类别标签；将提取的视频帧进行裁剪、压缩以及归一化处理；将处理后的视频帧传输至训练完成的神经网络模型，提取出多维度帧级特征；其中，将处理后的视频帧传输至训练完成的神经网络模型，提取出多维度帧级特征具体为：将经过抽帧处理和预处理的视频帧采用汉明窗以平滑每帧视频的边缘，即： 接着，进行FFT处理ω[Hi]得到帧级信号Pi： 其中，Nsize表示FFT分析的长度，ω[Hi]表示第i帧的信号；对视频帧取对数操作：xi＝logPi视频帧被提取成特征x＝x1，…xiT；将提取的多维度帧级特征经过神经网络模型中的全连接层获取类别置信度，并根据类别置信度生成多标签集合；具体为：将多维度帧级特征接入神经网络模型中的全连接层，得到Y个类别置信度，将Y个类别置信度与预设的标签阈值进行对比，获取类别置信度大于预设的标签阈值的对应标签；其中，全连接层的最后一层输出值的数量为类别数目，称该输出值为logits，如下式所示： 其中N为类别标签数目；得到logits之后，利用Sigmoid激活函数进行激活值计算，Sigmoid激活函数得到的激活值即视为N个类别的置信度，Sigmoid激活函数如下式所示： 通过上式获取到所有类别的置信度后，通过设定阈值τ，选定所有大于阈值τ的fx对应的类别的标签；重复获取目标视频文件的视频帧中多维度帧级特征的类别置信度对应的标签，并生成多标签集合；返回目标视频文件的多标签集合和抽取记录。

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