国家自然科学基金项目
面向公共安全的视频敏感内容识别技术研究
基本信息
项目批准号：U1803119
申请代码：L05
项目名称：面向公共安全的视频敏感内容识别技术研究
项目负责人：李兵
依托单位：中国科学院自动化研究所
研究期限：2019-01-01 至 2021-12-31
资助经费：53.0（万元）
中文摘要：
随着数字成像技术和网络技术的快速发展，视频监控、互联网视频等海量公共安全相关视频呈爆炸式增长，为了快速准确地发现这些视频中包含的暴力、暴恐、犯罪等敏感内容，本项目面向国家公共安全和社会稳定的重大战略需求，充分利用人工智能、音视频智能分析和视觉认知计算理论，重点研究面向公共安全的视频敏感内容识别技术。本项目拟从特定声音、特定物体、特定事件三个方面对视频是否包含敏感内容进行分析，并进一步利用自然语言对视频内容进行描述。具体研究：(1)基于连接时序卷积神经网络的特定声音检测技术；(2)基于各向异性膨胀网络的特定物体检测技术；(3)基于时空注意力的卷积递归神经网络的特定事件检测技术；以及(4)基于多模态融合的视频内容描述技术；以及(5)构建大规模公共安全视频数据库，并搭建一个面向公共安全的视频敏感内容识别技术演示系统。
英文摘要：
The public security video data, including both surveillance video and Web video, is exploding with the ever-growing imaging and Web technique. In order to accurately detect the violence, terrorism, and crime content in these videos, this project takes advantage of artificial intelligence, pattern recognition, video intelligent analysis techniques to study the recognition of sensitive content in videos for public security. This project analyzes a video from three aspects, which are detecting specific audio, specific objects and specific events. Then the video caption is used to describe the sensitive video with natural language. The research content includes: (1) specific audio detection based on connected sequence convolutional neural networks (CNN), (2) specific object detection based on anisotropy dilated neural networks, (3) specific event detection using spatio-temporal attention-based neural networks, and (4) multi-modal video caption with deep neural networks. Finally, we will construct a demo system for recognizing the sensitive content in videos for public security.
结题摘要
本项目面向国家公共安全和社会稳定的重大战略需求，充分利用人工智能、音视频智能分析和视觉认知计算理论，重点研究面向公共安全的视频敏感内容识别技术。本项目拟从特定声音、特定物体、特定事件三个方面对视频是否包含敏感内容进行分析，并进一步利用自然语言对视频内容进行描述。项目在研期间，课题组在国内外高水平学术会议和期刊上共发表论文10篇，包括IEEE Trans.论文5篇，CVPR等CCF A国际顶级会议论文3篇。授权发明专利3项，在申请8项。发表专著1项项目。项目部分相关成果获得2020年国家自然科学二等奖，2019年ICCV VATEX Video Captioning国际视频描述比赛中英文赛道双料冠军。团队研发的网络多媒体内容风控系统已经在北京市政府、新疆网信办等企事业单位实际部署，为国家网络内容安全做出贡献，取得显著的经济和社会效益。
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