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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利一种基于预训练策略的视频敏感信息检测方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117315537B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311248665.X，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于预训练策略的视频敏感信息检测方法和系统是由赵伟超;祝铭烨;毛云垚;吴晖;方航设计研发完成，并于2023-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于预训练策略的视频敏感信息检测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于预训练策略的视频敏感信息检测方法和系统，方法包括以下步骤：构建基于预训练任务的重建模型，基于重建模型进行输入视频图像的遮罩视觉重建并预测遮罩的内容，构造预训练损失函数监督学习；提取重建模型中带有预训练参数的图像特征提取器和编码器并添加两个预测头构建敏感信息检测模型，对输入视频图像进行敏感信息检测，构造微调损失函数监督学习；将微调后的敏感信息检测模型作为教师模型，将模型小型化作为学生模型进行知识蒸馏，构造蒸馏损失函数监督学习，将蒸馏后的敏感信息检测模型用于视频敏感信息检测。本发明能够提高视频敏感信息检测模型的泛化能力和鲁棒性，通过知识蒸馏压缩模型便于在实际场景中部署和应用。

本发明授权一种基于预训练策略的视频敏感信息检测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于预训练策略的视频敏感信息检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建基于预训练任务的重建模型，包括图像特征提取器、遮罩器、编码器和目标解码器，基于重建模型进行输入视频图像的遮罩视觉重建并预测遮罩的内容，构造预训练损失函数进行监督学习； 提取重建模型中的带有预训练参数的图像特征提取器和编码器、并添加两个预测头构建敏感信息检测模型，利用敏感信息检测模型对输入的视频图像进行敏感信息检测，构造微调损失函数进行监督学习； 将微调后的敏感信息检测模型作为教师模型，并将微调后的敏感信息检测模型小型化作为学生模型，基于教师模型对学生模型进行知识蒸馏，构造蒸馏损失函数进行监督学习，最终得到知识蒸馏后的敏感信息检测模型；所述蒸馏损失函数，公式如下： 其中，为蒸馏损失函数，为不同图像样本特征间的损失函数，为同一图像样本特征在教室模型和学生模型间的损失函数，KL·为KL散度，ft为教师模型输出特征，fs为学生模型的输出特征经过映射得到的与教师模型输出特征维度相同的特征，T为转置，ft,i为第i个图像块通过教师网络的输出特征，fs,j为第j个图像块通过学生网络并映射得到的与教师模型输出特征维度相同的特征，K为样本总数； 将视频图像输入知识蒸馏后的敏感信息检测模型用于视频敏感信息检测。

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