【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本公开内容总体上涉及检测与媒体流内的内容相对应的内容类型，并且更具体地涉及用于检测和识别媒体流内的内容的各种手段。
技术介绍
1、媒体装置显示来自各种来源的各种类型的媒体。媒体装置使用媒体源或所显示的内容的标识，用于认证、安保、以实现媒体装置的辅助功能等。对于某些媒体源(例如，有线电视盒、空中下载(ota)、流式传输服务等)，媒体装置可以简单地接收包括视听数据的媒体流以放映媒体。因此，媒体装置可能没有接收到要显示的内容的标识。即使当媒体可以被识别时，媒体流也经常包括嵌入在媒体内的其他类型的内容，这些内容可能与所识别的内容无关，并且因此保持未识别。例如，媒体流中可以包括一个或多个广告，以供在电影放映期间以不同的时间间隔显示。媒体装置可能能够识别电影(例如，通过嵌入电影媒体、广播频道等或者从内容分发网络、广播网络等接收的元数据)，但无法识别在电影回放期间显示的广告或其他媒体的标识，从而阻止媒体装置实施认证、安保和/或其他功能。
技术实现思路
1、本文描述了用于检测媒体流内的内容的系统和技术(例如，方法或过程)。示例方法可以包括：接收媒体流；从该媒体流中定义一组媒体片段，每个媒体片段表示该媒体流的一部分；识别该组媒体片段中的表示第一边界的第一媒体片段和该组媒体片段中的表示第二边界的第二媒体片段；为该组媒体片段中的至少一个媒体片段生成与该至少一个媒体片段是否对应于特定内容类型相对应的预测；基于该第一边界、该第二边界和该预测来确定该组媒体片段的包括该第一媒体片段与该第二媒体片段之间的媒体片段
2、示例系统可以包括一个或多个处理器以及存储有指令的非暂时性计算机可读介质，这些指令在由该一个或多个处理器执行时使该一个或多个处理器执行如前所述的任何方法。
3、本文描述了用于检测媒体流内的内容的非暂时性计算机可读介质。示例非暂时性计算机可读介质可以存储指令，这些指令在由一个或多个处理器执行时使该一个或多个处理器执行如前所述的任何方法。
4、提及这些说明性示例不是为了限制或限定本公开内容，而是为了帮助了解本公开内容。在具体实施例中讨论了附加的实施例，并且在那里提供了进一步的描述。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种方法，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其中，识别所述表示第一边界的第一媒体片段和所述表示第二边界的第二媒体片段是由机器学习模型执行的。
3.如权利要求2所述的方法，其中，所述机器学习模型是循环神经网络。
4.如权利要求1所述的方法，其中，识别所述表示第一边界的第一媒体片段和所述表示第二边界的第二媒体片段包括：
5.如权利要求4所述的方法，其中，所述一组特征向量中的至少一个特征向量被重新整形为所述至少一个特征向量的特征的二维表示。
6.如权利要求1所述的方法，其中，定义所述一组媒体片段包括：
7.如权利要求1所述的方法，进一步包括：
8.一种系统，包括：
9.如权利要求8所述的系统，其中，识别所述表示第一边界的第一媒体片段和所述表示第二边界的第二媒体片段是由机器学习模型执行的。
10.如权利要求9所述的方法，其中，所述机器学习模型是循环神经网络。
11.如权利要求8所述的系统，其中，识别所述表示第一边界的第一媒体片段和所述表示第二边界的第二媒体片段包括
12.如权利要求11所述的系统，其中，所述一组特征向量中的至少一个特征向量被重新整形为所述至少一个特征向量的特征的二维表示。
13.如权利要求8所述的系统，其中，定义所述一组媒体片段包括：
14.如权利要求8所述的系统，其中，所述操作进一步包括：
15.一种存储有指令的机器可读存储介质，所述指令在由一个或多个处理器执行时使所述一个或多个处理器执行包括以下各项的操作：
16.如权利要求15所述的机器可读存储介质，其中，识别所述表示第一边界的第一媒体片段和所述表示第二边界的第二媒体片段是由机器学习模型执行的。
17.如权利要求16所述的方法，其中，所述机器学习模型是循环神经网络。
18.如权利要求15所述的机器可读存储介质，其中，识别所述表示第一边界的第一媒体片段和所述表示第二边界的第二媒体片段包括：
19.如权利要求15所述的机器可读存储介质，其中，定义所述一组媒体片段包括：
20.如权利要求15所述的机器可读存储介质，其中，所述操作进一步包括：
...【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】
1.一种方法，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其中，识别所述表示第一边界的第一媒体片段和所述表示第二边界的第二媒体片段是由机器学习模型执行的。
3.如权利要求2所述的方法，其中，所述机器学习模型是循环神经网络。
4.如权利要求1所述的方法，其中，识别所述表示第一边界的第一媒体片段和所述表示第二边界的第二媒体片段包括：
5.如权利要求4所述的方法，其中，所述一组特征向量中的至少一个特征向量被重新整形为所述至少一个特征向量的特征的二维表示。
6.如权利要求1所述的方法，其中，定义所述一组媒体片段包括：
7.如权利要求1所述的方法，进一步包括：
8.一种系统，包括：
9.如权利要求8所述的系统，其中，识别所述表示第一边界的第一媒体片段和所述表示第二边界的第二媒体片段是由机器学习模型执行的。
10.如权利要求9所述的方法，其中，所述机器学习模型是循环神经网络。
11.如权利要求8所述的系统，其中，识别所述表示第一边界的第一媒体片段和所述表示第二边界的第二...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。