图像检测方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN113033518B

    公开(公告)日:2021-08-31

    申请号:CN202110569146.8

    申请日:2021-05-25

    Abstract: 本发明实施例公开了一种图像检测方法、装置、电子设备及存储介质,所述方法包括:将待检测图像输入至特征图转换模型中,得到至少三幅特征图;其中,所述特征图转换模型包括约束卷积子模型、重压缩子模型以及噪声子模型;将所述至少三幅特征图分别输入至相应的目标特征向量提取模型中,得到目标特征向量;所述目标特征向量中包括三个特征子向量;将所述目标特征向量输入至特征处理模型中,得到目标全局特征向量;基于目标数据处理模型对所述目标全局特征向量进行处理,得到与所述待检测图像相对应的图像分类结果;基于所述图像分类结果,确定与所述待检测图像相对应的检测结果。本发明实施例的技术方案提高了图像检测的准确性。

    视频拷贝检测方法和装置、存储介质和电子装置

    公开(公告)号:CN113051984A

    公开(公告)日:2021-06-29

    申请号:CN201911389790.6

    申请日:2019-12-26

    Abstract: 本申请提供了一种视频拷贝检测方法和装置、存储介质和电子装置,其中,该方法包括:抽取查询视频的第一目标关键帧;提取所述第一目标关键帧的第一视频特征;获取参考视频的第二目标关键帧的第二视频特征;在根据所述第一视频特征和第二视频特征确定出所述查询视频与所述参考视频匹配的情况下,抽取所述查询视频与所述参考视频中相似的视频片段。通过本发明,解决了相关技术中的视频拷贝检测方法中存在的视频拷贝检测效率低,视频拷贝检测准确度差的问题,进而达到了提高视频拷贝检测效率,提升视频拷贝检测准确度的效果。

    图像检测方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN113033518A

    公开(公告)日:2021-06-25

    申请号:CN202110569146.8

    申请日:2021-05-25

    Abstract: 本发明实施例公开了一种图像检测方法、装置、电子设备及存储介质,所述方法包括:将待检测图像输入至特征图转换模型中,得到至少三幅特征图;其中,所述特征图转换模型包括约束卷积子模型、重压缩子模型以及噪声子模型;将所述至少三幅特征图分别输入至相应的目标特征向量提取模型中,得到目标特征向量;所述目标特征向量中包括三个特征子向量;将所述目标特征向量输入至特征处理模型中,得到目标全局特征向量;基于目标数据处理模型对所述目标全局特征向量进行处理,得到与所述待检测图像相对应的图像分类结果;基于所述图像分类结果,确定与所述待检测图像相对应的检测结果。本发明实施例的技术方案提高了图像检测的准确性。

    一种视频合成方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN112866586A

    公开(公告)日:2021-05-28

    申请号:CN202110003232.2

    申请日:2021-01-04

    Abstract: 本发明实施例公开了一种视频合成方法、装置、设备及存储介质。获取的待合成文本可以是任意语种的文本,待合成视频可以是用户选择的包括任意主播形象的视频片段,根据获取的待合成文本自动生成音频流,基于待合成视频中的无音视频流生成视频特征和唇部特征,并根据音频流生成音频特征和口型特征,基于口型特征和唇部特征确定口唇映射关系,根据口唇映射关系生成口唇一致的视频序列,进一步地,根据融合后的视频序列,生成目标合成视频,使整个目标合成视频中的人脸和唇部动作保持一致,并使目标合成视频中的主播唇动保持自然一致,并生成符合用户意愿的目标合成视频,提高用户观看体验。

    词向量模型的构建方法、关键词匹配方法及装置

    公开(公告)号:CN109614478B

    公开(公告)日:2020-12-08

    申请号:CN201811552104.8

    申请日:2018-12-18

    Abstract: 本申请实施例涉及一种词向量模型的构建方法、关键词匹配方法及装置,所述方法包括:选取目标关键词,以及与所述目标关键词对应的一个或多个目标文档数据;基于所述目标关键词从网络上获取与所述目标关键词关联的多个关联文档数据;将所述目标文档数据和符合训练条件的关联文档数据作为训练文本,采用Gensim的Word2vec API对所述训练文本进行训练,得到词向量模型,其中,所述符合训练条件的关联文档数据为:与所述目标文档数据的相似度大于第一阈值的所述关联文档数据。该模型在训练过程中,结合选定的目标文档数据,以及通过目标文档数据再选定关联文档数据中符合训练条件的文档数据,提高了该模型的准确性。

    一种新闻流行度预测方法、设备和存储介质

    公开(公告)号:CN110334275B

    公开(公告)日:2020-12-04

    申请号:CN201910471730.2

    申请日:2019-05-31

    Abstract: 本发明公开了一种新闻流行度预测方法、设备和存储介质。该方法包括:获取待预测信息;按照预先确定的流行度影响特征类别,提取所述待预测信息的流行度影响特征;将所述流行度影响特征输入预先训练的集成了多个预测模型的多模型预测器中,获得所述多模型预测器输出的所述待预测信息的流行度。本发明使用集成了多个预测模型的多模型预测器对待预测信息进行信息流行度预测,采用多模型预测器预测信息流行度不仅可以提高预测模型预测结果的稳定性,还可以显著提高预测模型的预测性能,使得流行度预测更加稳定,预测结果更加精准。

    一种品牌综合影响度评估方法、系统及存储介质

    公开(公告)号:CN109800960A

    公开(公告)日:2019-05-24

    申请号:CN201811602925.8

    申请日:2018-12-26

    Abstract: 本发明涉及一种品牌综合影响度评估方法、系统及存储介质。解决了现有的品牌综合影响度评估方法误差大,效率低的问题,本发明实施例包括获取品牌的传播力、影响力和转换力,并跟别获取传播力预设权重、影响力预设权重和转换力预设权重,根据所述品牌的传播力、影响力、转换力和传播力预设权重、影响力预设权重和转换力预设权重计算品牌综合影响度;本发明将网络舆情影响程度定量评价指标体系与品牌综合评价指标体系相结合,提出了一个新的品牌指数评估体系,使用方便,结合融媒体传播的时效性,灵活智能地运用品牌指数的统计算法,有效提升了评估的准确性和智能性,实现了融媒体平台品牌指数的智能性量化评估。

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