1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）
一、背景随着视频数据的持续增长，视频信息的可用性和数量显著增加，高效的视频检索与分析变得越来越重要。
结构化分析是一种有效的方法，可以使数据更容易被访问。
与文本分析中，对单词、句子、段落的细粒度进行分析类似，视频数据也可以在帧（frame），镜头（shot）和场景（scene）级别进行分析。
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2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案
二、拟采用的研究手段本课题基于Rao等人与2020年提出的视频拆条模型LGSS模型进行改进，该模型通过三个阶段执行场景分割：1）从地点、演员、动作和音频四个方面提取镜头的特征；2）定义边界预测网络（BNet）来预测场景边界，使用滑动窗口输入镜头特征数据，使用时间卷积计算镜头之间的差异与关联度，再使用时序模型（如Bi-LSTM）预测镜头为场景边界的概率；3）通过动态规划（DP）来解决全局优化问题，得到最优的场景分割结果。
本课题在该模型的基础上，应用对比学习进行模型预训练，以得到更好的镜头特征。
预训练任务分为两阶段：（1）伪边界生成。
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