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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(威海);长江时代通信股份有限公司申请的专利多模态协同的视频序列分割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：CN120932151B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202511023402.8，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权多模态协同的视频序列分割方法是由丁建睿;张听;丁卓设计研发完成，并于2025-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本多模态协同的视频序列分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多模态协同的视频序列分割方法，步骤包括：获得图像序列的多尺度局部特征矩阵以及多尺度全局特征矩阵；获得文本序列的多尺度文本特征矩阵；获得多尺度局部特征矩阵以及多尺度全局特征矩阵的多尺度局部‑全局融合特征矩阵；获得多尺度局部‑全局融合特征矩阵以及多尺度文本特征矩阵的多模态融合特征矩阵；利用预训练大模型的解码器来预测生成分割掩码，输出语义分割图。该视频序列分割方法在面对复杂多变的场景时表现稳定，无需依赖大量标注数据，降低了训练成本，适用于多种实际应用领域，包括智能监控、自动驾驶及医学影像分析等。

本发明授权多模态协同的视频序列分割方法在权利要求书中公布了：1.一种多模态协同的视频序列分割方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，将图像序列输入深度卷积神经网络以及基于大规模预训练的Transformer编码器，分别进行视频序列中各个图像的局部特征提取以及全局特征提取，获得多尺度局部特征矩阵以及多尺度全局特征矩阵； 步骤2，将文本输入文本编码器，进行文本的语义特征提取，获得多尺度文本特征矩阵； 步骤3，将多尺度局部特征矩阵以及多尺度全局特征矩阵输入面向图像理解的局部-全局联合编码模块，对图像的多尺度局部与全局特征进行融合，获得多尺度局部-全局融合特征矩阵； 步骤4，将多尺度局部-全局融合特征矩阵以及多尺度文本特征矩阵输入基于混合专家机制的时序感知多模态融合模块，进行跨模态时序融合，获得多模态融合特征矩阵； 步骤5，将多模态融合特征矩阵输入预训练大模型的解码器来预测生成分割掩码，并对分割掩码进行可视化处理，输出语义分割图； 步骤4中，进行跨模态时序融合的具体步骤为： 步骤4.1，由时序感知多模态融合模块的时序建模分支对多尺度局部-全局融合特征矩阵进行时序感知建模，由时序感知多模态融合模块的多模态融合分支对多尺度局部-全局融合特征矩阵以及多尺度文本特征矩阵进行不同模态间的信息深层融合； 步骤4.2，由时序感知多模态融合模块的加权求和模块将时序建模分支以及多模态融合分支的输出进行加权求和融合，获得多模态融合特征矩阵； 步骤4.1中，时序感知多模态融合模块的多模态融合分支为门控网络以及三个专家网络构成的混合专家网络；门控网络用于对三个专家网络的权重进行动态设定；三个专家网络用于实现不同模态间的信息深层融合。

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哈尔滨工业大学(威海);长江时代通信股份有限公司，其通讯地址为：264299 山东省威海市文化西路2号；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”。

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