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申请/专利权人：中国电子科技集团公司第三十研究所;电子科技大学;四川日报网络传媒发展有限公司
摘要：本发明公开了一种基于多模态异常内容理解的内容主体发现方法，其包括：对多模态数据中的图像、视频、多个音频片段、文本和OCR文本进行特征提取，分别得到图像特征矩阵、视频特征矩阵、音频特征矩阵和文本特征矩阵；将图像特征矩阵、视频特征矩阵、音频特征矩阵与文本特征矩阵进行融合，得到特征矩阵；将特征矩阵在大语言模型上进行LoRA指令监督微调，为大语言模型的输出增加投影层，从大语言模型的输出中提取异常内容和异常内容主体的特征向量；使用向量数据库存储该特征向量，并对该特征向量进行聚类和距离计算，并根据阈值判断是否属于相同的内容主体，生成多模态融合的异常内容报告。本发明提高了异常内容识别的准确性和内容主体发现的效率。
主权项：1.一种基于多模态异常内容理解的内容主体发现方法，其特征在于，包括：步骤1：从多模态数据中的图像和视频中提取出OCR文本，从多模态数据中的音频提取出多个音频片段数据；步骤2：对多模态数据中的图像、视频、步骤1中提取出的多个音频片段、以及多模态数据中的文本和OCR文本进行特征提取，分别得到图像特征矩阵、视频特征矩阵、音频特征矩阵和文本特征矩阵；步骤3：将图像特征矩阵、视频特征矩阵、音频特征矩阵投影到文本空间，以与文本特征矩阵进行融合，得到用于异常检测和主体发现的特征矩阵；步骤4：将特征矩阵在大语言模型上进行LoRA指令监督微调，为大语言模型的输出增加投影层，从大语言模型的输出中提取异常内容和异常内容主体的特征向量；步骤5：使用向量数据库存储该特征向量，并对该特征向量进行聚类和距离计算，并根据阈值判断是否属于相同的内容主体，生成多模态融合的异常内容报告；异常内容报告包含图像、视频和文本的异常内容描述和内容主体标识。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国电子科技集团公司第三十研究所 电子科技大学 四川日报网络传媒发展有限公司 基于多模态异常内容理解的内容主体发现方法
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