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龙图腾网获悉西南石油大学申请的专利一种基于主动学习技术的视频关键帧提取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：CN120107867B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202510585476.4，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于主动学习技术的视频关键帧提取方法是由倪阳;韩虹伊;魏馨;王琦;吴东豪设计研发完成，并于2025-05-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于主动学习技术的视频关键帧提取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于主动学习技术的视频关键帧提取方法，涉及视频处理技术领域。按最近邻规则构建第一有向网络图，并选取模糊性值最大的连边所对应的两个帧节点组成的帧节点对交由用户进行判断，从而确定该节点对是否属于同一类场景。若用户判定不相似，则以该连边的源节点为基准，按照与代表帧节点集合各帧节点的欧氏距离由近到远的顺序依次组成新帧节点对再次交由用户进行判断，并根据用户结果调整网络结构，生成包含有多个第二连通子图的第二有向网络图，最终在各第二连通子图内选取网络中心性指数最高的节点作为关键帧。本发明的方法，通过与用户的交互，引入主动学习机制，将用户的判断结果作为一种拓扑引导，并生成准确的关键帧。

本发明授权一种基于主动学习技术的视频关键帧提取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于主动学习技术的视频关键帧提取方法，其特征在于，包括： S1、获取待处理视频对应的图像帧序列； S2、利用图像特征提取算法，得到所述图像帧序列中的每一帧图像帧的特征向量； S3、将特征向量作为图像帧的帧节点，进而得到帧节点集合，所述帧节点集合中的每个帧节点均作为候选帧节点； S4、分别计算任意两个候选帧节点之间的欧氏距离，将每个所述候选帧节点与其欧氏距离最近的候选帧节点进行连接，以形成连边，连边的方向由当前所述候选帧节点指向其最近的所述候选帧节点，以得到多个第一连通子图；所述第一连通子图至少包含两个候选帧节点，且任一所述的第一连通子图只包括一组相互最近邻节点对，所述相互最近邻节点对中两个候选帧节点之间的欧氏距离互为最近，且相互最近邻节点对两个候选帧节点互相指向； S5、计算相互最近邻节点对中两个候选帧节点对应的网络中心性指数，将网络中心性指数大的候选帧节点指向网络中心性指数小的候选帧节点的连边断开，其中，相互最近邻节点对应的两个候选帧节点中被指向的候选帧节点为目标帧节点，另一候选帧节点为源帧节点； S6、将所述相互最近邻节点对中网络中心性指数大的所述候选帧节点作为代表帧节点，所有当前第一连通子图对应的所有代表帧节点形成代表帧节点集合； S7、以S6得到的代表帧节点为基准，重复上述S4-S6并更新代表帧节点集合，直至所述代表帧节点集合中只有一个代表帧节点，并得到第一有向网络图； S8、计算所述第一有向网络图中每个连边的模糊性值；选取模糊性值最大的连边所对应的帧节点对作为待判断对象，由用户确定待判断对象是否相似：若用户判断结果为是，则保留该待判断对象对应的连边；若用户判断结果为否，则断开待判断对象对应的连边，更新第一有向网络图，进入S9； S9、将被断开的连边对应的所述源帧节点与所述代表帧节点集合中的代表帧节点逐一交由用户判断是否相似：若相似，则将所述源帧节点与所述代表帧节点进行连接，以合并所述源帧节点对应的第一连通子图和所述代表帧节点对应的第一连通子图，并将所述源帧节点与所述代表帧节点对应的连边的模糊性值置为0，再次更新所述第一有向网络图，并终止本轮判断；若均不相似，将所述源帧节点作为代表帧节点，加入代表帧节点集合； S10、对第一有向网络图重复上述S8和S9，直至达到预设的重复次数，得到最终的第二有向网络图，所述第二有向网络图包含多个第二连通子图； S11、基于任一个第二连通子图，计算各第二连通子图内各帧节点的网络中心性指数，并选择中心性指数最大的帧节点作为该第二连通子图的关键帧，将所有第二连通子图的关键帧汇聚后输出，完成关键帧提取。

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