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公开(公告)号：CN112235569B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202011086957.4
申请日：2020-10-12
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院自动化研究所
IPC: H04N19/107 , H04N19/109 , H04N19/11 , H04N19/124 , H04N19/139 , H04N19/91 , G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06T7/207 , G06T7/246
Abstract: 本发明属于计算机视觉领域，具体涉及了一种基于H264压缩域的快速视频分类方法、系统及装置，旨在解决现有视频分类技术速度慢、模型复杂度高的问题。本发明包括：提取H264标准的视频的I帧、P帧和B帧数据；进行I帧的解码及P帧和B帧的熵解码，获得I帧图像及视频帧之间的运动矢量；分别构建高低时间分辨率模型，并通过时间尺度注意力模块建模不同时间分辨率的特征进行模型融合；基于I帧图像和帧之间的运动矢量，获取四个初步预测分类；进行四个初步预测分类的加权融合，获得最终的预测分类结果。本发明无需进行所有视频帧的全解码，模型参数量小，可以有效提高视频分类速度，并能很好地识别视频中快慢不同的运动信息，实用性更强。
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公开(公告)号：CN112235569A
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202011086957.4
申请日：2020-10-12
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院自动化研究所
IPC: H04N19/107 , H04N19/109 , H04N19/11 , H04N19/124 , H04N19/139 , H04N19/91 , G06K9/00 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06T7/207 , G06T7/246
Abstract: 本发明属于计算机视觉领域，具体涉及了一种基于H264压缩域的快速视频分类方法、系统及装置，旨在解决现有视频分类技术速度慢、模型复杂度高的问题。本发明包括：提取H264标准的视频的I帧、P帧和B帧数据；进行I帧的解码及P帧和B帧的熵解码，获得I帧图像及视频帧之间的运动矢量；分别构建高低时间分辨率模型，并通过时间尺度注意力模块建模不同时间分辨率的特征进行模型融合；基于I帧图像和帧之间的运动矢量，获取四个初步预测分类；进行四个初步预测分类的加权融合，获得最终的预测分类结果。本发明无需进行所有视频帧的全解码，模型参数量小，可以有效提高视频分类速度，并能很好地识别视频中快慢不同的运动信息，实用性更强。
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公开(公告)号：CN115690645A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211120031.1
申请日：2022-09-14
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院自动化研究所
IPC: G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/77 , G06V10/46 , G06V10/44 , G06V10/42 , G06V10/50 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/0895 , G10L25/51 , G10L25/30 , G10L25/03
Abstract: 本发明提供一种视频检测方法、装置、设备、存储介质及程序产品，该方法包括：获取待处理视频；对待处理视频的图像进行视觉特征提取，得到视觉特征信息；对待处理视频的语音进行音频特征提取，得到音频特征信息；基于视觉特征信息和音频特征信息，确定待处理视频是否为安全视频。本发明提供的视频检测方法、装置、设备、存储介质及程序产品用于提高对待处理视频进行安全检测的准确性。
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公开(公告)号：CN115019087A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210557333.9
申请日：2022-05-20
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院自动化研究所
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/77
Abstract: 本发明提供一种小样本视频分类和分类模型训练方法及其装置，涉及计算机视觉技术领域，所述分类方法包括：将小样本分类任务输入预先构建的收敛的压缩域长短时Cross‑Transformer模型，获取压缩域信息；基于压缩域信息，获取短时融合的帧特征；基于短时融合的帧特征，获取查询特征，并输出基于查询特征获取的小样本分类任务中查询视频对各个查询类别原型所属支撑类别的分类分数，其中，分类分数最大的支撑类别用于表示查询视频的分类结果。本发明可实现少量示例视频下的快速、高精度、高效率的小样本视频分类。
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公开(公告)号：CN115019087B
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202210557333.9
申请日：2022-05-20
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院自动化研究所
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/77
Abstract: 本发明提供一种小样本视频分类和分类模型训练方法及其装置，涉及计算机视觉技术领域，所述分类方法包括：将小样本分类任务输入预先构建的收敛的压缩域长短时Cross‑Transformer模型，获取压缩域信息；基于压缩域信息，获取短时融合的帧特征；基于短时融合的帧特征，获取查询特征，并输出基于查询特征获取的小样本分类任务中查询视频对各个查询类别原型所属支撑类别的分类分数，其中，分类分数最大的支撑类别用于表示查询视频的分类结果。本发明可实现少量示例视频下的快速、高精度、高效率的小样本视频分类。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115527140A
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202210786900.8
申请日：2022-07-04
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供一种敏感内容检测方法、装置、电子设备和存储介质，涉及内容安全技术领域，所述方法包括：获取待检测视频；将待检测视频输入至视觉元素分析模型，得到视觉元素分析模型输出的视觉元素结果和视觉特征；将待检测视频输入至听觉元素分析模型，得到听觉元素分析模型输出的听觉元素结果和听觉特征；将视觉特征和听觉特征输入至事件检测模型，输出用于表征是否包含敏感内容的事件检测结果；将视觉元素结果和听觉元素结果与敏感内容规则库匹配，输出敏感事件类型，并结合事件检测结果和敏感事件类型，确定敏感内容检测结果。本发明可实现对视频敏感内容的全面检测，提升检测灵活度和准确度。
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公开(公告)号：CN114064470B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202111323148.5
申请日：2021-11-05
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明涉及一种联盟链重放攻击的测试方法、装置、电子设备及存储介质，该方法通过构建测试程序，将所述测试程序部署到联盟链网络中成为测试服务器节点；通过客户端发送交易请求到所述测试服务器节点以产生一笔交易，并记录交易产生的交易哈希值；通过所述测试服务器节点将所述交易产生的交易数据发送给其他节点，并重放所述交易；在所述联盟链网络中查询历史交易，并检查重放所述交易后的所有交易哈希值，以生成测试结果；根据所述测试结果判定所述联盟链网络是否受到重放攻击的影响，实现了对联盟链网络的加密交易通信进行重放攻击测试，进而检测联盟链网络是否受到重放攻击的影响及其危害程度。
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公开(公告)号：CN114064470A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111323148.5
申请日：2021-11-05
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明涉及一种联盟链重放攻击的测试方法、装置、电子设备及存储介质，该方法通过构建测试程序，将所述测试程序部署到联盟链网络中成为测试服务器节点；通过客户端发送交易请求到所述测试服务器节点以产生一笔交易，并记录交易产生的交易哈希值；通过所述测试服务器节点将所述交易产生的交易数据发送给其他节点，并重放所述交易；在所述联盟链网络中查询历史交易，并检查重放所述交易后的所有交易哈希值，以生成测试结果；根据所述测试结果判定所述联盟链网络是否受到重放攻击的影响，实现了对联盟链网络的加密交易通信进行重放攻击测试，进而检测联盟链网络是否受到重放攻击的影响及其危害程度。
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公开(公告)号：CN113239728A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110375568.1
申请日：2021-04-03
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明公开了一种用于互联网视频识别算法加速的方法，适用于视频识别技术领域，具体包括获取视频数据；对所述视频数据进行预处理；将预处理后的视频数据输入优化后的网络模型中；所述优化后的网络模型输出视频分类结果；所述网络模型的优化过程包括残差网络ResNet50模型优化过程和/或TensorRT模型优化过程，残差网络ResNet50模型优化过程包括改变下采样位置、卷积替换、卷积步长替换；TensorRT模型优化过程包括对网络结构进行垂直整合；对网络结构进行水平整合；减少网络结构中的concat层；解析网络结构，将网络结构中无用的输出层消除。本发明对视频具有较高的识别准确度，并且识别的速度更快。
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公开(公告)号：CN113239727A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110375567.7
申请日：2021-04-03
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明公开了一种人物的检测和识别方法，涉及人脸识别技术领域，包括以下步骤：对输入视频进行视频抽帧，得到原始人脸图像；将所述原始人脸图像利用BlazeFace网络结构进行人脸检测，获取目标图像；对所述目标图像用Dlib进行人脸关键点定位，进行人脸对齐，并对所述目标图像的人脸区域进行剪裁，生成训练图像；将所述训练图像利用ResNet50+ArcFace Loss进行人脸识别训练，得到训练好的人脸识别网络；使用所述训练好的人脸识别网络分析待识别的人脸图像，获得识别结果。使用本发明方法可以快速进行人脸检测与人脸识别，保证检测精度的同时提高检测速度。
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