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龙图腾网获悉杭州海康威视数字技术股份有限公司申请的专利基于深度集成的内容管控方法、装置及设备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：CN120632189B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202511127978.9，技术领域涉及：G06F16/953；该发明授权基于深度集成的内容管控方法、装置及设备是由王滨;张峰;万里;李超豪;周少鹏设计研发完成，并于2025-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度集成的内容管控方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于深度集成的内容管控方法、装置及设备，该方法包括：将待检测数据处理为K个不同维度的数据；对于所述K个不同维度的数据中任一维度的数据，利用训练好的该维度的预处理模型，对该维度的数据进行预处理，得到该维度的特征向量；将所述K个不同维度的特征向量，作为训练好的内容检测模型的输入，利用所述训练好的内容检测模型，确定所述待检测数据的内容检测结果，并依据所述内容检测结果，对所述待检测数据进行内容管控处理。该方法可以提高内容管控的精确性。

本发明授权基于深度集成的内容管控方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于深度集成的内容管控方法，其特征在于，包括： 将待检测数据处理为K个不同维度的数据；其中，K≥2； 对于所述K个不同维度的数据中任一维度的数据，利用训练好的该维度的预处理模型，对该维度的数据进行预处理，得到该维度的特征向量； 将所述K个不同维度的特征向量，作为训练好的内容检测模型的输入，利用所述训练好的内容检测模型，确定所述待检测数据的内容检测结果，并依据所述内容检测结果，对所述待检测数据进行内容管控处理；其中，所述内容检测模型包括深度集成学习模型，或，利用模型蒸馏方式，依据所述深度集成学习模型生成的学生模型；所述深度集成学习模型包括多种不同维度的基础模型，所述深度集成学习模型中同一维度的基础模型的数量为一个或多个，所述深度集成学习模型对所述待检测数据的内容检测结果，依据所述不同维度的基础模型对对应维度的特征向量的检测结果确定；对于所述深度集成学习模型中的非首个基础模型，该基础模型的输入包括对应维度的特征向量，以及，上一个基础模型的特征输出层的输出； 其中，所述K个不同维度包括图像维度、文本维度以及语音维度中的至少两个； 对于所述K个不同维度中的任一维度，在依据所述待检测数据无法生成该维度的数据的情况下，对所述待检测数据进行处理得到的该维度的数据为空，所述待检测数据对应该维度的特征向量为全0； 在深度集成学习模型的基础模型包括文本维度的基础模型的情况下，所述深度集成学习模型中的首个基础模型为文本维度的基础模型，所述深度集成学习模型的首个基础模型的输入为文本维度的特征向量。

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