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龍圖騰網(wǎng)恭喜西北工業(yè)大學(xué)申請的專利一種短視頻信息檢測方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119540841B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-02發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510095985.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/40；該發(fā)明授權(quán)一種短視頻信息檢測方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)是由王震;祁博涵;井衛(wèi)凱;李曉宇;高超;李向華設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-01-22向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種短視頻信息檢測方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種短視頻信息檢測方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及網(wǎng)絡(luò)空間安全信息檢測技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：獲取目標(biāo)短視頻中的多模態(tài)信息，提取各模態(tài)信息對應(yīng)的多個(gè)模態(tài)特征；將標(biāo)題特征與其他模態(tài)特征分別進(jìn)行特征對齊，得到與標(biāo)題最相關(guān)的多個(gè)關(guān)鍵特征；分別對與標(biāo)題最相關(guān)的多個(gè)關(guān)鍵特征之間的一致性進(jìn)行建模，得到第一融合特征表示以及第二融合特征表示；將第一融合特征表示、第二融合特征表示和標(biāo)題特征進(jìn)行拼接，得到多模態(tài)融合特征；對多模態(tài)融合特征進(jìn)行分類，得到目標(biāo)短視頻中多模態(tài)信息的檢測結(jié)果。本方法基于特征對齊和語義一致性建模，更好地挖掘并融合了短視頻中的關(guān)鍵信息，大幅提升了信息的檢測結(jié)果的準(zhǔn)確性。

本發(fā)明授權(quán)一種短視頻信息檢測方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種短視頻信息檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：獲取目標(biāo)短視頻中的多模態(tài)信息，提取各模態(tài)信息對應(yīng)的多個(gè)模態(tài)特征，多個(gè)所述模態(tài)特征包括標(biāo)題特征、視頻字幕特征、視頻幀特征、視頻時(shí)空特征和音頻幀特征；將標(biāo)題特征與其他模態(tài)特征分別進(jìn)行特征對齊，得到與標(biāo)題最相關(guān)的多個(gè)關(guān)鍵特征；多個(gè)所述關(guān)鍵特征包括視頻幀關(guān)鍵特征、視頻字幕關(guān)鍵特征、視頻時(shí)空關(guān)鍵特征和音頻幀關(guān)鍵特征；分別對視頻幀關(guān)鍵特征和音頻幀關(guān)鍵特征以及視頻字幕關(guān)鍵特征和視頻時(shí)空關(guān)鍵特征之間的一致性進(jìn)行建模，得到視頻幀和音頻幀的第一融合特征表示以及視頻字幕和視頻時(shí)空信息的第二融合特征表示；將第一融合特征表示、第二融合特征表示和標(biāo)題特征進(jìn)行拼接，得到多模態(tài)融合特征；對多模態(tài)融合特征進(jìn)行分類，得到目標(biāo)短視頻中多模態(tài)信息的檢測結(jié)果；所述多模態(tài)信息包括文本信息、視頻幀序列和音頻幀序列，所述文本信息包括標(biāo)題和視頻字幕；所述提取各模態(tài)信息對應(yīng)的多個(gè)模態(tài)特征，包括以下步驟：將標(biāo)題和視頻字幕輸入至BERT預(yù)訓(xùn)練模型，提取標(biāo)題特征RT和視頻字幕特征RC；將視頻幀序列輸入至VGG19模型，提取視頻幀特征RF；將音頻幀序列輸入至VGGish模型，提取音頻幀特征RA；將視頻幀序列作為視頻剪輯輸入至C3D模型，提取視頻時(shí)空特征RV；所述分別對視頻幀關(guān)鍵特征和音頻幀關(guān)鍵特征以及視頻字幕關(guān)鍵特征和視頻時(shí)空關(guān)鍵特征之間的一致性進(jìn)行建模，得到視頻幀和音頻幀的第一融合特征表示以及視頻字幕和視頻時(shí)空信息的第二融合特征表示，具體包括以下步驟：通過兩個(gè)獨(dú)立的Bi-GRU模型對音頻幀關(guān)鍵特征和視頻幀關(guān)鍵特征之間的語義一致性進(jìn)行建模，并利用上下文相關(guān)的全局表示來初始化Bi-GRU，獲得第一融合特征，具體如下所示： RAF|T＝Bi-GRURA|T,HAF；RFA|T＝Bi-GRURF|T,HAF； 式中，HAF為Bi-GRU模型輸入的初始隱藏向量，RA|T為音頻幀關(guān)鍵特征，RF|T為視頻幀關(guān)鍵特征，RAF|T為增強(qiáng)后的音頻幀特征表示，RFA|T為增強(qiáng)后的視頻幀特征表示，RA,F|T為第一融合特征表示；通過兩個(gè)獨(dú)立的Bi-GRU模型對視頻字幕關(guān)鍵特征和視頻時(shí)空關(guān)鍵特征之間的語義一致性進(jìn)行建模，并利用上下文相關(guān)的全局表示來初始化Bi-GRU，獲得第二融合特征，具體如下所示： RCV|T＝Bi-GRURC|T,HCV；RVC|T＝Bi-GRURV|T,HCV； 式中，HCV為Bi-GRU模型輸入的初始隱藏向量，RC|T為視頻字幕關(guān)鍵特征，RV|T為視頻時(shí)空關(guān)鍵特征，RCV|T為增強(qiáng)后的視頻字幕特征表示，RVC|T為增強(qiáng)后的視頻時(shí)空特征表示，RC,V|T為第二融合特征表示。

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