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公开(公告)号：CN111414417A
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN202010135931.8
申请日：2020-03-02
Applicant: 陕西西影数码传媒科技有限责任公司 , 北京理工大学
IPC: G06F16/27 , G06F16/732 , G06F21/10
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链的视频版权管理方法，包括：视频信息存储阶段和视频版权查询阶段；数据存储阶段为：构建区块链网络，管理节点将原始视频存入本地文件系统；计算节点对原始视频抽取关键帧；计算节点构建原始视频对应在区块链上的数据单元并连接在区块链上进行广播；其他节点同步区块链状态；视频版权查询阶段包括：待查视频被提交到管理节点，抽取关键帧并进行查询；根据链上链下数据的协同来判断查询结果的可信度，验证节点反馈结果。本发明通过区块链存储视频的关键帧、文本标签以及基于原始视频文件生成的摘要三种元数据，来解决视频存储需要较大储存空间的问题，并进一步根据自定义的共识机制来解决节点之间互不信任的问题。
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公开(公告)号：CN115147656B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202210819142.5
申请日：2022-07-12
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种卷积神经网络图像识别分类决策的解释方法，首先将经特征图扰动的图像输入神经网络模型，通过分类输出层得到神经元激活值；然后，用所述神经元激活值除以所述特征图相对应的惩罚因子后，输入softmax层，得到目标类的分数，作为所述特征图的权重，最后，根据多张所述特征图的权重，得到解释图。本发明通过一个参数实现了根据需要放大/缩小特征图的平均值之间的差距，调节了softmax函数放大/缩小特征的重要程度，大大减少了计算量，并且该方法可根据使用者想要的标准生成热力图与解释图，具有非常好的适用性和非常高的解释可信度，此外，该方法可用于任何卷积神经网络，没有模型结构的限制。
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公开(公告)号：CN111414417B
公开(公告)日：2023-02-14
申请号：CN202010135931.8
申请日：2020-03-02
Applicant: 陕西西影数码传媒科技有限责任公司 , 北京理工大学
IPC: G06F16/27 , G06F16/732 , G06F21/10
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链的视频版权管理方法，包括：视频信息存储阶段和视频版权查询阶段；数据存储阶段为：构建区块链网络，管理节点将原始视频存入本地文件系统；计算节点对原始视频抽取关键帧；计算节点构建原始视频对应在区块链上的数据单元并连接在区块链上进行广播；其他节点同步区块链状态；视频版权查询阶段包括：待查视频被提交到管理节点，抽取关键帧并进行查询；根据链上链下数据的协同来判断查询结果的可信度，验证节点反馈结果。本发明通过区块链存储视频的关键帧、文本标签以及基于原始视频文件生成的摘要三种元数据，来解决视频存储需要较大储存空间的问题，并进一步根据自定义的共识机制来解决节点之间互不信任的问题。
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公开(公告)号：CN115147656A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210819142.5
申请日：2022-07-12
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种卷积神经网络图像识别分类决策的解释方法，首先将经特征图扰动的图像输入神经网络模型，通过分类输出层得到神经元激活值；然后，用所述神经元激活值除以所述特征图相对应的惩罚因子后，输入softmax层，得到目标类的分数，作为所述特征图的权重，最后，根据多张所述特征图的权重，得到解释图。本发明通过一个参数实现了根据需要放大/缩小特征图的平均值之间的差距，调节了softmax函数放大/缩小特征的重要程度，大大减少了计算量，并且该方法可根据使用者想要的标准生成热力图与解释图，具有非常好的适用性和非常高的解释可信度，此外，该方法可用于任何卷积神经网络，没有模型结构的限制。
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