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龍圖騰網獲悉天津市國瑞數碼安全系統股份有限公司申請的專利一種改進的場景內容檢測的方法和系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115019234B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210685000.4，技術領域涉及：G06V20/40；該發明授權一種改進的場景內容檢測的方法和系統是由孫濤;陳濤設計研發完成，并于2022-06-15向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種改進的場景內容檢測的方法和系統在說明書摘要公布了：本發明提供一種改進的場景內容檢測的方法和系統，通過提取多媒體數據中的多種特征，將多種特征按不同維度輸入神經網絡模型，得到經過機器學習后的高維度向量矩陣，再經由狀態鏈模型，得到顯性特征分布區域，進而確定出需要的語義特征集合，最后確定出不同場景劃分的分界線，實現精確地分段內容檢測，并且減少了運算量。

本發明授權一種改進的場景內容檢測的方法和系統在權利要求書中公布了：1.一種改進的場景內容檢測的方法，其特征在于，所述方法包括： 接收采集終端發送的多媒體數據，從中提取出視覺特征、聲音特征和文本特征，將所述視覺特征、聲音特征和文本特征列入第一向量矩陣的三個維度，將所述第一向量矩陣送入神經網絡模型的輸入端； 其中，所述神經網絡模型具有三個輸入端，三個輸入端分別接入對應的中間層，經過運算處理后，連接到三個緩沖區，其中一個中間層包括一個全態連接單元，所述全態連接單元會將中間層的結果反饋給其余兩個緩沖區，所述其余兩個緩沖區根據反饋修正數據，所述三個緩沖區輸出經過加權求和后得到一個輸出端； 所述神經網絡模型對所述第一向量矩陣進行運算，剔除單個維度偏差大于預設閾值的特征值，得到機器學習后的第二高維度向量矩陣； 將所述第二高維度向量矩陣輸入到狀態鏈模型，根據預設的概率密度函數，確定所述多媒體數據對應的顯性特征分布區域，得出可能的隱性特征分布區域，提取所述可能的隱性特征分布區域中的多個第三向量矩陣，分解所述第三向量矩陣得到隱性特征； 語義分析上述隱性特征，得到多個待定語義特征，并計算所述多個待定語義特征之間的相關度，去除其中相關度低于閾值的待定語義特征，確定所述多媒體數據對應的語義特征集合； 將所述第二高維度向量矩陣和所述語義特征集合輸入計算函數，同時引入狀態鏈模型的概率密度參數，得到所述第三向量矩陣到所述第二高維度向量矩陣的條件概率公式，經由神經網絡模型計算該條件概率公式，計算得到最優的第三向量矩陣； 根據所述最優的第三向量矩陣之間的分布情況，確定不同場景劃分的分界線，根據所述分界線將多媒體數據劃分為不同的場景段，依次進行語義分析，得到對應不同場景段的語義標簽； 根據所述語義標簽，調用不同的內容檢測算法，對所述語義標簽對應的場景段進行內容檢測。

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