基于音视频AI识别的多模态智能分析模型创建和应用

本文针对广播电视节目的多模态语料库标注存在的问题,采用深度学习框架,结合音视频识别和自然语言分析等技术创建多模态智能分析模型,实现智能化标注和语料库构建。最后,本文将该模型应用到IPTV播出的英语口语会话修补多模态语料库(MCCECSER)的建库实践,说明多模态智能分析模型具备一定技术创新性和实用性。

基于深度学习的音视频应用两阶段识别方法研究

随着互联网的发展,网络音视频应用也呈现快速增长态势。基于隐私保护的目的,音视频多采用SSL/TLS加密。研究深度学习下对SSL/TLS加密音视频应用的识别分类,设计一种针对深度学习的特征工程来挖掘加密数据的隐藏内容特征,实现一种针对音视频应用的两阶段识别方法。实验表明,该方法具有良好的准确率和召回率。

声像档案长期保存中的风险识别与评估

为了解声像档案保存过程中存在的主要困境,借助调查研究与文化遗产风险分析模型(CPRAM),对声像档案在抢救与保护过程中的风险因子进行识别和定量评估,确定各类风险的严重等级,其中“读取设备”“档案数字化”“检查和备份”等三类因子给声像档案长期保存带来的风险属于非常严重程度,今后应有针对性地对上述风险进行规避,尽量延长声像档案的保存寿命。

采煤机机载音视频系统设计

在分析目前采煤机滚筒状态缺乏有效监测手段的基础上,设计了一种采煤机机载音视频系统。对音视频结构、音视频信号传输方式、基于声纹的煤岩识别技术进行了详细介绍。通过红外摄像仪解决工作面粉尘大时普通摄像仪图像模糊问题,通过分析、处理实时采集到的音频信号进行煤岩识别。该系统可进一步提升采煤机工作时滚筒状态监测水平,解决工作面需要布置大量摄像仪的问题,将音频信息转化为无人化采煤辅助决策手段,提升综采工作面智能化采煤水平。

老石旦煤矿放顶煤音视频煤矸智能识别系统研究

老石旦煤矿积极推进智能化建设,将人工智能、大数据等新技术应用于放顶煤开采,完成了国内首套智能综放工作音、视频放顶煤煤矸智能识别系统的研究开发。在放顶煤过程中,通过液压支架上安装的拾音器和摄像仪实时采集音源和视频数据,以及电液控支架动作信息,通过算法对两者数据进行汇总、融合,得到实时放顶煤数据信息,精确控制放煤过程,达到“见矸关门”的目的,保证回采率和煤质的最优平衡,解决了煤矸识别技术和自动放顶煤难题。系统整体上线后,可将放煤工调整为现场巡检工,仅需监督系统正常运行即可。该系统的成功运用有效降低了井下操作人员的数量及劳动强度,实现了减人增效,有效推进采煤工作面的智能化无人连续作业。

音视频智能煤矸识别系统在煤矿的实践与应用

针对国家能源集团乌海能源公司老石旦煤矿(以下简称老石旦煤矿)16402工作面液压支架放顶煤实际情况,为解决煤矿井下支架工恶劣的工作环境,减少重复且复杂的工作量,避免作业期间支架落料时造成现场作业人员受伤,采用了音视频结合的智能煤矸识别系统,并进行工作面放顶煤作业,替代煤矿井下支架工人工放煤,改善了作业环境,有效避免了作业期间出现落料击伤作业人员的情况。本文阐述了音视频结合的智能煤矸识别系统的工作原理和使用注意事项,在老石旦煤矿16402工作面进行了应用,收到了良好的应用效果,节约了成本,保证了工作面安全、高效地生产,具有广泛的应用价值。

论现代时期中国现实主义的视听认知范式问题

由于受现代性视觉文化理念的影响,现实主义创作方式在中国的兴起实际上即是一种感官的偏移;古典听觉本质的文学表现范式至此遭遇严重遏抑。对于视觉诉求的满足,导致了现实书写的全面外在化;甚至是内在精神范畴的真实问题也被施以了客观化的理解。事实因此堂而皇之地成为真实的替代品,从而令现实主义写作的力度与深度均受到了极大的限制。

视频中群体斗殴案(事)件过程的检验

囿于监控画面画质、分辨率以及人员聚集、现场环境、光照等的影响,视频在证明群体斗殴案(事)件当事人的特定行为是否与案件具有关联或在证明关联程度时,往往显得不够有力。本文结合一起典型此类案件视频事件过程的检验,对相关问题进行探讨。首先,简要阐释了视频中事件过程检验的主要环节的工作目的、工作重点和工作方法;然后,分析了本案检验鉴定的困难点,介绍了本案中使用逆向思维确定关联要素制定可行检验方案,以及实施内容检验、情节检验、客观陈述、逻辑判断并形成鉴定意见的具体过程。最后,针对现有规范中不尽完善的地方以及此类案件检验中逆向思维的运用等进行了讨论。

大数据背景下网络涉恐信息识别算法应用探析

伴随互联网的飞速发展与大数据时代的到来,海量数据涌入互联网,如何在海量的互联网信息中快速、准确地识别涉恐信息已经成为各国有关部门关注的热点。近年来,以强大算法为核心的人工智能技术为涉恐信息识别带来了巨大的便利,不断地改进算法成为反恐工作的新方向。以大数据背景下网络恐怖主义特征及发展趋势为基础,分析当前网络涉恐信息识别面临的困境,通过查阅相关资料文献,着重研究涉恐信息识别所用的算法,对各类涉恐信息识别算法进行整合,以期对网络涉恐信息风险识别研究有所帮助。

信息技术设备、音视频设备强制性认证实施规则实施要求及修订解读

该文主要根据中国质量认证中心颁布的《电气电子产品类强制性认证实施规则信息技术设备》(编号:CNCA-01C-020:2010)和《电气电子产品类强制性认证实施规则音视频设备》(编号:CN-CA-01C-017:2010)及相关认证标准的的要求,结合自身在CQC认证工作中的一些经验,对新旧实施细则差异及实施要求作一解读。

基于匹配层融合的识别算法研究与实现

提出一种基于音视频匹配层自适应加权融合的身份识别方法。在不同程度的噪声情况下,图像与声音的识别率会随噪声的增强而降低,凭借单个生物模态的识别,难以达到很好的预测结果;而且两种模态融合时的权值不同,融合系统的稳定性效果也不同。采用双模态的自适应加权融合不仅可以有效地弥补不同生物模态识别之间的优缺点,而且可以自适应选择最优的权值进行决策。实验表明,该方法的理论推测成立,比单模态的身份识别具有更高的识别率与鲁棒性。

证据法视角下刑事辨认见证人制度的反思

我国刑事诉讼立法对辨认见证人的规定存在分歧。为厘清刑事辨认见证人制度的意义,探讨其在人权法、程序法、证据法上的价值,最终归结于证据法。在证据法视角下,从证据的采纳和采信两个阶段分析辨认见证人的作用,在此基础上探讨刑事辨认笔录采信与见证人制度的内在矛盾。为解决见证人制度无法协助法官采信的问题,归纳由特殊主体担任见证人的改良措施及弊端,建议引入录音录像制度以帮助辨认笔录的证据认定,以期为完善我国的刑事辨认见证人制度提供帮助。

播后电子节目指南生产系统的设计与创新

播后电子节目指南作为收视数据统计分析的重要基础数据,对收视数据分析呈现结果的有效性、精准性起到关键作用。本文从播后电子节目指南生产系统的架构设计出发,具体介绍了实时视频流数据采集、音视频智能识别、节目标签自动关联等技术创新,为系统的建设提供了方向。

诱供对事实认定的影响——以法官事实认定为视角

本文通过对我国规制诱供的法律制度演化和侦查阶段可能发生的诱供现象进行分析,提出在现阶段,通过引诱获得的供述可能对审判时法官事实认定产生重大影响,甚至导致错误的事实认定。但是,现行录音或者录像方式却不能有效防止诱供的发生,并且法官的现行事实判断模式也不可能有效克服这种影响。在此基础上,本文总结了现在司法实践中如何分析判断是否有诱供可能的几种方式,最后提出了近期加大控方证明责任的初步解决措施。但要从根本上解决诱供对事实认定的影响,还得建立律师在讯问阶段介入、扩大非法证据排除范围等制度。