公开(公告)号：CN108664902A

公开(公告)日：2018-10-16

申请号：CN201810367098.2

申请日：2018-04-23

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 李兵 ,  胡卫明 ,  张靖 ,  王博

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明涉及视频分类领域，提出了一种基于深度学习的端到端的视频拷贝检测方法，旨在解决在视频拷贝检测中，两段视频中存在多处拷贝片段的检测困难，及无法准确定位拷贝视频片段的位置等问题。该方法的具体实施方式包括：对用于进行视频拷贝检测的两段待检测视频进行镜头分割以选取关键帧；利用预先构建的拷贝关系识别模型对所选取出的多个关键帧进行识别，确定各关键帧之间的拷贝关系；根据所得到的各关键帧之间的拷贝关系，构建两段上述待检测视频全部关键帧的贝关系矩阵；将该拷贝关系矩阵作为预先构建的定位识别模型的输入，定位两段所述待检测视中含有拷贝关系的片段。本发明能够快捷、高效地检测出两段视频中存在的多处拷贝关系的视频片段。

公开(公告)号：CN110222824A

公开(公告)日：2019-09-10

申请号：CN201910484484.4

申请日：2019-06-05

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 赵鑫 ,  黄凯奇 ,  张靖 ,  白岩

IPC: G06N3/04

Abstract: 本发明属于人工智能领域，具体涉及一种智能算法模型自主生成及进化方法、系统、装置，旨在为了解决高效低功耗智能分析算法模型的便捷生成及进化问题。本发明通过LSTM网络模型和优化评测结果综合得分的方法，逐步生成智能算法模型的子结构信息以构建中间结构信息，每一个子结构信息完成后都会组合成一个当前状态的网络模型，通过对网络模型的训练与评测得到当前动作的评测得分用以指导下一个子结构信息的生成，直到在模型的评测结果达到预设条件得到自主进化的最优的智能算法模型。本发发明方法可以有效、简便的进行高速低功耗的智能算法模型的构建。