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公开(公告)号:CN119443149A
公开(公告)日:2025-02-14
申请号:CN202411403937.3
申请日:2024-10-09
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06N3/042 , G06N3/0895 , G06F18/23 , G06F16/28
Abstract: 本发明涉及图神经网络技术领域,具体公开了一种基于异构图神经网络学者表示方法及系统,用于解决现有模型在学习学术论文网络的表征时存在标签依赖、鲁棒性差等问题,同时现有方法在异构学者网络社区检测中存在社区边界模糊、准确度低的问题;本发明通过使用提出的自适应对比学习的学术异构图神经网络模型进行节点嵌入,基于重叠集群和深度聚类的学者社区检测算法进行学者社区检测,在这两者的基础上开发了学者领域社区检测系统,最终实现了领域核心学者推荐和学者关联多重社区检测的功能,并进行了可视化展示。
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公开(公告)号:CN116112763B
公开(公告)日:2024-10-22
申请号:CN202211425782.4
申请日:2022-11-15
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 长安通信科技有限责任公司
IPC: H04N21/8405 , H04N21/234 , H04N21/44 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及短视频短视频标签构建技术领域,具体公开了一种自动化生成短视频内容标签的方法及系统,包括:S100,视频信息输入,将待处理视频导入系统中;S200数据预处理及关键帧提取,将视频信息进行切帧预处理,并对相邻的将两帧图像进行差分,得到图像的平均像素强度可以用来衡量两帧图像的变化大小,基于帧间差分的平均强度,每当视频中的某一帧与前一帧画面内容产生了大的变化,提取作为关键帧;S300图像描述生成,关键帧进行分析处理并输出描述关键词作为图像标签;S400描述统计等内容;本发明采用视频关键帧提取算法,相比全部帧比对的方法提高了处理速度,同时相比随机抽帧的方式提高了准确性。
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公开(公告)号:CN115344743A
公开(公告)日:2022-11-15
申请号:CN202210857330.7
申请日:2022-07-20
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心青海分中心 , 长安通信科技有限责任公司
IPC: G06F16/732 , G06F16/738 , G06F16/783 , G06F16/75 , G06V20/40 , G06V20/62
Abstract: 本发明公开了一种利用关键帧检索涉政视频的方法,包括视频输入、图像输入、文字提取、关键帧提取、特征提取、faiss库检索、结果返回,关键帧提取包括切帧处理、帧间差数值处理、平滑处理、差分值选取、图像处理,关键帧提取此模块采用帧间差法提取关键帧。原理为将两帧图像进行差分,得到图像的平均像素强度可以用来衡量两帧图像的变化大小。基于帧间差分的平均强度,通过本发明,该方法采用视频关键帧构建检索库,相比全部帧比对的方法,能够提高性能;该方法将涉政视频分类构建库,包含了先验标签,保证其结果准确;该方法在帧图像特征提取时采用ShuffleNet,该网络结构具有复杂网络的量化调整能力,高维特征提取能力强。
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