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龙图腾网获悉中国传媒大学申请的专利一种用于数字媒体多平台的对象属性动态配置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：CN120640067B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202510516952.7，技术领域涉及：H04N21/4402；该发明授权一种用于数字媒体多平台的对象属性动态配置方法是由陶玉恒设计研发完成，并于2025-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于数字媒体多平台的对象属性动态配置方法在说明书摘要公布了：本发明涉及数字媒体处理技术领域，具体为一种用于数字媒体多平台的对象属性动态配置方法。该方案针对数字媒体在不同平台展示时面临的技术规范差异带来的配置难题，通过实时收集并解析各平台技术规范，生成包含复合特征的平台特征向量；利用多层感知机建立对象基础属性到平台特定属性的非线性转换模型；构建含订阅管理、消息发布与消息分发模块的订阅‑发布架构，使数字媒体对象能订阅平台策略变更通知；当接收到通知后触发配置重计算，将新属性应用于对象并更新配置信息。本发明可动态适应平台规范变化，提高数字媒体内容管理效率与展示效果，具备通用性强、配置准确性高等优点，有效满足多平台数字媒体传播需求。

本发明授权一种用于数字媒体多平台的对象属性动态配置方法在权利要求书中公布了：1.一种用于数字媒体多平台的对象属性动态配置方法，其特征在于，包括： S1、技术规范收集与特征向量生成：通过网络爬虫、API调用或访问平台官方文档，实时收集各平台在色彩空间、文件格式、压缩格式、文件大小、加密方法、帧率和分辨率方面的技术规范，并对这些信息进行解析，生成平台特征向量； 所述特征向量生成的过程中包括根据收集的特征进行组合构建新特征，具体包括： 基于特征计算构建帧率与分辨率综合特征和文件大小与压缩比综合特征； 所述基于特征计算构建帧率与分辨率综合特征的具体方法为计算帧率和分辨率的乘积，然后进行标准化处理，所得结果即为帧率与分辨率综合特征，定义为视频内容在单位时间内的信息密度，其中具体计算公式为： ； 式中，为帧率，为水平像素数，为垂直像素数，、和分别为所考虑平台中分辨率垂直像素数、水平像素数、帧率的最大值； 所述基于特征计算构建文件大小与压缩比综合特征的具体方法为计算文件大小和压缩比的乘积，然后进行标准化处理，所得结果即为文件大小与压缩比综合特征，用于反映不同平台下文件压缩后的情况，具体计算公式为： ； 式中，为文件大小，为文件压缩比，为平台中允许的最大文件大小，是平台中最大压缩比； 其中帧率与分辨率综合特征通过帧率和分辨率的组合特征衡量视频内容在单位时间内的信息密度；文件大小与压缩比综合特征通过文件大小与压缩比的组合特征反映不同平台下文件压缩后的情况； 基于特征交叉构建色彩空间、加密方法和文件格式交叉特征以及帧率、分辨率和压缩格式交叉特征； 所述基于特征交叉构建色彩空间、加密方法和文件格式交叉特征的具体方法为： 设色彩空间色域范围用表示，加密方法进行标签编码后用表示，文件格式进行独热编码后向量为，则组合后的色彩空间、加密方法和文件格式交叉特征向量为： ； 所述基于特征交叉构建帧率、分辨率和压缩格式交叉特征的具体方法为： 设帧率为，分辨率用水平像素数和垂直像素数表示，压缩格式进行标签编码后用表示，则组合后的帧率、分辨率和压缩格式交叉特征向量为； 其中色彩空间、加密方法和文件格式交叉特征综合考虑色彩空间、加密方法和文件格式三个方面，构建交叉特征来反映特定色彩空间和加密方法下常用的文件格式情况；帧率、分辨率和压缩格式交叉特征结合帧率、分辨率以及压缩格式，体现不同帧率、分辨率下常用的压缩格式特点； S2、非线性转换模型建立：基于生成的平台特征向量，选用多层感知机模型架构，建立对象基础属性到平台特定属性的非线性转换模型； 所述多层感知机模型架构由输入层、隐藏层和输出层组成，输入层接收数字媒体对象的基础属性和平台特征向量，隐藏层包含多个神经元，通过激活函数对输入信息进行非线性变换，输出层输出预测的平台特定属性，训练时使用大量样本数据，通过反向传播算法计算误差梯度，并更新网络的权重和偏置，使模型预测结果逼近实际的平台特定属性； S3、订阅-发布模式实施：采用订阅-发布模式，让数字媒体对象订阅各平台的策略变更通知； S4、配置重计算触发：数字媒体对象接收到平台策略变更通知后，解析通知中的变更信息，生成新的平台特征向量。

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