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公开(公告)号：CN119445439A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411473451.7
申请日：2024-10-22
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06V20/40 , G06F40/295 , G06F40/16 , G06N3/045 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种基于深度神经网络的多模态视频定位方法，该方法首先将用户输入的句子S分解，对于句子中的每个单词依据词性分类，使用独热编码表示分类结果，并对句子S初始化获得词特征矩阵。其次根据词特征矩阵，得到语言查询特征矩阵，根据独热编码提取实体信息特征和动作信息特征。然后基于用户输入视频，生成视觉特征，结合实体信息特征，获取实体的视觉特征。最后基于实体的视觉特征，通过全连接层计算视频帧的动作相关得分，通过双分支网络预测目标动作片段的起始边界和结束边界，得到定位结果，并构建损失函数进行反向训练。本发明解决视频定位中预测精度低的技术问题，提高视频中动作边界预测的准确性。
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