厦门天堉物联网科技突破专利壁垒,创新正未标注学习技术，显著提高视频内容识别精度

厦门天堉物联网科技有限公司近期申请了一项关于视频内容识别的不确定性正未标注学习专利。这项技术的核心在于通过提高视频内容识别的准确性，来解决当前视频分析领域中的挑战。
不确定性正未标注学习是一种机器学习方法，它允许模型在没有充分标注数据的情况下学习。在视频内容识别领域，标注数据通常需要大量的人力成本和时间，而且可能无法覆盖所有可能的场景和情况。这项专利可能通过以下方式提升视频内容识别的准确性：
1. "不确定性处理"：通过识别和量化识别过程中的不确定性，模型可以更加谨慎地处理不确定的情况，避免错误识别。
2. "未标注数据利用"：利用未标注的数据进行学习，可以减少对标注数据的依赖，从而降低成本和提高效率。
3. "正样本学习"：通过学习正确的视频内容，模型可以更好地识别和分类视频中的对象和事件。
4. "自适应学习"：模型能够根据识别过程中的反馈不断调整和学习，提高长期准确性。
这项专利的成功应用有望为视频内容识别领域带来以下好处：
- "提高识别准确性"：减少误识别和漏识别，提高视频分析的整体质量。 - "降低成本"：减少对大量标注数据的依赖，降低数据收集和标注的成本。 - "增强鲁棒性"：提高模型在复杂和多变环境下的适应性。 - "加速创新"：为视频分析技术的发展提供新的动力。
随着这项专利的进一步发展和应用，视频

相关内容：

lass="xiangguan" id="content">

金融界2025年5月3日消息，国家知识产权局信息显示，厦门天堉物联网科技有限公司申请一项名为“一种适用于视频内容识别的不确定性正未标注学习方法”的专利，公开号CN119904790A，申请日期为2025年4月。

专利摘要显示，本发明涉及视频内容识别技术领域，尤其为一种适用于视频内容识别的不确定性正未标注学习方法，该方法先从视频监控系统提取视频帧并转换为标准图像数据，划分为已标注正样本集和未标注样本集，通过基于改进的非负正未标注（nnPU）损失函数对初始模型进行预热训练，平衡正样本与未标注样本贡献，采用指数移动平均（EMA）策略生成平滑软标签，动态融合历史预测与当前模型输出，通过计算样本不确定性分数并基于径向基函数核生成不确定性权重，依据软标签阈值对未标注样本分段优化，区分高/低置信样本。本发明有效提升了视频内容识别的准确性、稳定性，平衡了计算效率与模型性能，具有广泛的场景适配性和工业实用性。

天眼查资料显示，厦门天堉物联网科技有限公司，成立于2018年，位于厦门市，是一家以从事软件和信息技术服务业为主的企业。企业注册资本1008万人民币。通过天眼查大数据分析，厦门天堉物联网科技有限公司共对外投资了3家企业，财产线索方面有商标信息1条，专利信息2条，此外企业还拥有行政许可7个。

本文源自金融界