En comparación con la generación anterior de Codificación de Video de Alta Eficiencia (HEVC), la Codificación de Video Versátil (VVC) introduce una estructura de partición de quadtree y árbol de múltiples tipos (QTMT) con árboles de múltiples clases anidados para que la partición de la unidad de codificación (CU) pueda coincidir mejor con las características de textura del video. Esta estructura de partición mejora significativamente la eficiencia de compresión de VVC, pero la complejidad computacional también se incrementa significativamente, lo que resulta en un aumento en el tiempo de codificación. Por lo tanto, proponemos un algoritmo de decisión de partición de CU rápido basado en la red DenseNet y un clasificador de árbol de decisión (DT) para reducir la complejidad de codificación de VVC y ahorrar más tiempo de codificación. Extraemos vectores de características espaciales basados en el modelo de red DenseNet. Los vectores de características espaciales se construyen mediante la predicción de las probabilidades de borde de bloques de 4 x 4 en unidades de codificación de 64 x 64. Luego, utilizando las características espaciales como entrada del clasificador DT, a través de la función de clasificación del modelo del clasificador DT, se seleccionan los N modos de división principales con una probabilidad de predicción más alta, y se omiten otros modos de división para reducir la complejidad computacional. Finalmente, se selecciona el modo de partición óptimo comparando el costo de RD. Nuestro algoritmo propuesto logra un ahorro de tiempo de codificación del 47.6% en VTM10.0, mientras que BDBR solo aumenta en un 0.91%.