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龙图腾网获悉郑州埃文科技有限公司申请的专利基于检索增强与原型对齐技术的虚假新闻视频检测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：CN120544094B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202510622991.5，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于检索增强与原型对齐技术的虚假新闻视频检测方法是由王永;吴炜;赵兵杰设计研发完成，并于2025-05-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于检索增强与原型对齐技术的虚假新闻视频检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于检索增强与原型对齐技术的虚假新闻视频检测方法，先对目标视频进行处理并构建目标视频的多模态信息，然后在大型语言模型下整合多模态信息生成统一的文本中心查询，并进行视频检索获取与目标视频语义相关的真实和虚假视频样本；之后通过双重原型对齐机制利用图注意力网络分别构建真实和虚假类别的原型表示，并通过原型对齐学习生成最终操作感知表示；并将最终操作感知表示与现有模型集成完成对目标视频内容的检测；能够有效识别真实新闻视频和虚假新闻视频之间的细微差异，实现了对视频内容的检测增强表示学习，提升虚假新闻视频检测的准确性和鲁棒性。

本发明授权基于检索增强与原型对齐技术的虚假新闻视频检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于检索增强与原型对齐技术的虚假新闻视频检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、对目标视频的多模态内容进行处理并构建目标视频的多模态信息； S2、通过大型语言模型整合多模态信息生成统一的文本中心查询； S3、基于生成的文本中心查询，执行视频到视频检索，获取与目标视频语义相关的真实视频样本和虚假视频样本； S4、利用步骤S3获取的真实视频样本和虚假视频样本，构建基于上下文信息图的真实视频类别原型表示和虚假视频类别原型表示； S5、通过图注意力网络计算节点间的注意力权重并进行信息聚合，形成聚合后的虚假视频原型和真实视频原型； S6、对目标视频执行原型对齐学习，生成最终操作感知表示； S7、以残差连接的方式将最终操作感知表示用于现有模型输出目标视频的预测类别； 所述步骤S3中过程以下式进行表述： 其中表示预训练文本编码器，是存储多样化视频的存储库，表示检索到的前K个视频； 检索到的前个虚假视频样本，表示为虚假视频样本； 检索到的前个真实视频样本，表示为真实视频样本； 所述步骤S4中过程以下式进行表述： 对于检索到的虚假视频样本，构建上下文信息图，其中每个节点表示虚假视频样本的模态特定特征，其中为模态类型； 对于检索到的真实视频样本，构建上下文信息图，其中每个节点表示真实视频样本的模态特定特征； 所述步骤S5中聚合的虚假视频原型过程以下式进行表述： ； ； 其中，反映基于特征语义相似性的节点i和j之间的成对关系；其中和是可训练参数，表示节点在图中的邻居集合； 利用注意力权重，每个节点的更新表示计算为其邻居的加权聚合： 其中为非线性激活函数； 经过图聚合后，中所有节点的嵌入被池化形成虚假原型 对于聚合的真实视频原型通过上述相同的过程进行获得，并表示为 所述步骤6中过程表述如下： 首先将目标视频的模态特征输入前馈网络获得原始操纵感知表示： 其中是操纵感知表示；FFN为前馈网络；、为权重矩阵；、为偏置项； 然后定义双原型对齐损失，将一批个目标视频的与其真实类别原型对齐并远离相反类别原型，通过下式表述： 其中表示的真实类别原型，是的相反类别原型。

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