本发明提出的车辆检索方法，具体是一种基于多特征的三阶段车辆检索方法。该方法通过依次利用从粗到细的特征进行检索，从而找到与目标车辆最为相似的车辆集。首先，在第一阶段根据车辆颜色进行车辆筛选，筛选找到与目标检索车辆颜色一致的车辆集；然后，在第二阶段，再根据车辆车型特征进行筛选，找到与目标车辆车型相似度较高的车辆集；最后根据车辆区别于其他同车型的车辆特征进行检索，找到于目标车辆最为相似的车辆数据集。本发明的优势在于：多阶段检索的方式将检索问题细分为多个子问题，可以降低整体问题的解决难度，同时对于海量数据检索，利用从粗到细的特征分阶段进行检索可以有效提升检索的效率。
📄 2018109968251
📂 G06F16_73
👤 浙江工业大学
📅 2018-08-29
一种基于跨模态对齐的多粒度手语视频‑文本检索方法，首先通过自监督方法增强手语视频表征；再通过时间注意力同时考虑视频片段间和视频片段内信息的相关性优化视频片段特征，利用时间协方差池化将视频片段特征聚合为手语视频粗粒度特征，联合细粒度信息充分挖掘手语视频和文本间的跨模态多粒度对齐信息；接着利用共享注意力残差高斯分布网络将手语视频和文本参数化为特征分布，通过对齐特征分布缓解手语视频与文本的模态差距；最后通过计算文本到手语视频的细粒度相似度分数，来检索与查询文本相匹配的手语视频。本发明考虑了手语视频‑文本检索问题的多粒度跨模态信息，检索结果准确性高，效果好。
📄 2025100094933
📂 G06F16_732
👤 浙江工业大学
📅 2025-01-03
本发明公开了一种基于量子进化引导的适老龄化短视频推荐方法，包括：基于用户历史交互数据，预训练一个通用兴趣扩散模型，用于生成通用兴趣画像；针对目标用户，初始化其个性化引导状态，生成经典引导向量和量子引导向量；以所述通用兴趣扩散模型为基础，通过量子进化引导器迭代生成目标用户的个性化理想兴趣画像；基于所述个性化理想兴趣画像，通过注意力机制与内容库进行匹配，生成推荐列表。本发明的基于量子进化引导的适老龄化短视频推荐方法，通过引入量子进化引导的生成式推荐方法极大地提升了推荐内容的新颖性。
📄 2025109505993
📂 G06F16_735
👤 浙江工业大学
📅 2025-07-10
一种基于知识感知提示微调的视频媒体平台对话推荐方法，首先，使用对比学习方法对齐历史对话和历史实体的语义空间，进而生成统一输入的提示模板；在提示模版设计中增加了增强的相似用户表示，以缓解数据稀疏和冷启动问题；然后，将提示向量和历史对话向量输入预训练语言模型，并在对话任务和推荐任务下进行联合训练；最后，通过微调好的预训练语言模型分别生成预测的回复语句和推荐项目，进而得到视频媒体平台当前的自然语言响应。本发明使用知识感知提示微调方法，设计统一的提示模版并对对话任务和推荐任务进行联合训练，促进了对话和推荐模块间的协同，提升了视频媒体平台对话推荐的性能。
📄 2024119501477
📂 G06F16_735
👤 江苏名扬途睿科技有限公司
📅 2024-12-27
基于用户聚类的局部模型加权融合Top‑N电影推荐方法，包括：步骤1：数据预处理；对不活跃用户以及流行度很小的电影进行数据清洗；构造用户电影标签文档；把显式的评分信息转换成隐式反馈信息，构造用户‑电影隐式反馈矩阵A；步骤2：用户聚类；利用电影标签信息，通过LDA主题模型训练得到用户特征向量，用谱聚类算法实现用户聚类；步骤3确定局部推荐模型和进行全局推荐模型训练；步骤4模型加权融合推荐阶段；步骤5.通过留一法交叉验证来证明模型的有效性。
📄 2018101699223
📂 G06F16_735
👤 浙江工业大学
📅 2018-03-01
本发明涉及一种基于深度神经网络与双正则化的视频评分预测方法，重构用户‑视频评分矩阵，引入融有用户活跃度的视频关联正则项和可靠的最近邻正则项，构建了融合融有用户活跃度的视频关联正则项和可靠的最近邻正则项的矩阵分解推荐模型，将潜在特征输入深度神经网络中得到深度神经网络模型的结果，并将深度神经网络模型的结果与矩阵分解的结构结合得到最终的预测评分，提高了预测评分的精度；并利用LDA模型挖掘用户视频评论中相关信息，生成用户类型潜在特征矩阵和视频类型潜在特征矩阵，并将两者结合得到隐藏的信息矩阵，再将隐藏的信息矩阵与原始用户视频评分矩阵相结合生成新的用户‑视频评分矩阵，缓解了冷启动和数据稀疏性问题。
📄 2023101874562
📂 G06F16_735
👤 南京邮电大学
📅 2023-03-02
本发明公开了基于图结构差异分析的视频摘要自动生成方法及系统，包括：对给定视频流进行预处理，对预处理后的视频流中的每一帧图像划分为若干个均等大小的图像块；对每个图像块进行特征提取，得到每一帧图像每个图像块的特征向量；根据每一帧图像每个图像块的特征向量，建立每一帧图像的无向加权图；基于图结构差异分析的假设检验检测视频镜头边界；基于每个视频镜头的中值图，提取每个视频镜头中的关键帧。本公开解决了原始特征可能不能完全捕获帧中的详细结构信息的问题，使我们的方法更健壮地检测各种类型的镜头转换。
📄 2020103768136
📂 G06F16_738
👤 山东师范大学
📅 2020-05-07
本申请公开了基于特征融合和增量滑动窗口的视频摘要生成方法及系统，对待处理视频基于图建模的方式进行特征表示，得到每一帧图像对应的若干个图特征表示；计算每一帧图像的若干个图特征表示与中值图的对应特征表示之间的特征差异值；对每一帧图像的所有特征差异值进行自适应加权求和，得到每一帧图像的差异度量；采用自适应长度的滑动窗口对待处理视频进行滑动检测；在滑动窗口滑动检测的过程中，假设滑动窗口内R帧图像的差异度量符合正态分布，计算第R+1帧的差异度量是否符合同一正态分布；如果不符合则表示存在镜头边界；对每个镜头中的所有帧图像进行聚类处理，获取关键帧；将所有的关键帧按照时间顺序进行排列生成视频摘要。
📄 2020115867804
📂 G06F16_738
👤 湖北华中电力科技开发有限责任公司
📅 2020-12-28
本发明提供一种基于用户行为分析的课程推荐方法、装置及存储介质，获取当前用户基本信息特征参数，根据当前用户基本信息特征参数得到当前用户建模特征参数，获取历史用户建模特征参数，计算当前用户建模特征参数和历史用户建模特征参数的权重，根据权重计算当前用户与历史用户之间的相似度，选择相似度大于预设相似度值的历史用户构建相关用户集合，获取所有课程的课程基本信息特征参数，基于当前用户建模特征参数以及课程基本信息特征参数对课程进行匹配，选择匹配值大于预设匹配值的课程构建目标课程集合，根据相关用户集合以及目标课程集合生成推荐课程列表。通过分析用户与用户、课程之间的关系，提高课程推荐准确度，节约用户搜索时间。
📄 2023107933526
📂 G06F16_735
👤 云南师范大学
📅 2023-06-30
本发明提供一种基于大数据的短视频推荐方法及系统。一种基于大数据的短视频推荐系统，包括：操作信息获取模块、操作信息匹配模块、信息数据获取模块、信息数据处理模块、视频推送模块和感兴趣视频处理模块。本发明通过信息数据获取模块获取视频G的相关数据，信息数据处理模块根据获取的视频G相关数据得到推送视频集合和其内部视频的推送顺序，视频推送模块根据得到的推送视频集合内部视频的推送顺序推送其内部视频，由此优化视频推荐策略，针对不同的用户制定更为个性化的推荐策略，能够很好的提高用户的满意度和留存率。
📄 2024116549506
📂 G06F16_735
👤 长春职业技术学院
📅 2024-11-19
本发明涉及人工智能领域，提供一种结合Deepwalk及社区发现技术的分组方法、装置、设备及介质，能够采用改进的Deepwalk算法在用户‑视频关系图上进行随机游走，生成的用户向量中同时用户信息及视频信息，用户的关系是通过视频建立的，视频和用户在建立关系图及游走的过程中，形成了类似句子的上下文关系，不仅包含用户的视频观看习惯信息，同时包含根据视频观看行为建立起来的用户间的关系信息，进而结合改进的Deepwalk算法及社区发现技术实现线上学习小组的自动生成，高效且划分更加准确，同时，在建立的每个学习小组中，由于成员间的强关联，使成员间能够更加有效的进行交流，提高学习效果。本发明还涉及区块链技术，所述学习小组可以存储于区块链节点上。
📄 2021108689027
📂 G06F16_735
👤 平安科技(深圳)有限公司
📅 2021-07-30
本发明公开了一种层次化跨模态交互的无监督视频摘要生成方法，属于计算机视觉技术领域。所述方法包括：读取输入的视频帧序列，通过特征提取器分别提取视频静态特征和动态特征，得到帧级静态特征序列和动态特征序列；利用基于核的分割算法将视频划分为语义连贯的镜头子序列；接着将帧级静态特征序列和动态特征序列输入视频摘要生成模型，通过模型预测镜头级重要性分数序列；之后构建目标损失函数，采用无监督方式训练上述的视频摘要生成模型；将训练得到的视频摘要模型对新视频进行预测，根据生成的镜头级重要性得分序列生成视频摘要；本方法解决了现有视频摘要方法中在跨模态交互不足，偏离全局语义的问题。
📄 202511787837X
📂 G06F16_738
👤 石家庄铁道大学
📅 2025-12-01
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