【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图片、视频处理，尤其涉及一种基于大模型对图片、视频资源的入库及检索方法。
技术介绍
1、深度学习技术的发展为自动化媒体内容分析提供了新的可能性。通过卷积神经网络(cnn)、循环神经网络(rnn)和长短期记忆网络(lstm)等模型，可以实现对图像、视频和音频内容的高效分析，从而自动生成准确的元数据和标签。随着数字媒体内容的爆炸性增长，如何有效地管理和检索这些内容成为了一个日益严峻的挑战。元数据和标签的准确与否直接影响到内容的检索效率和用户体验。
2、在现有技术中，传统的媒资管理系统通常依赖人工标注来生成元数据和标签，这种方法既耗时又容易出错，且难以应对大规模数据集，为此，我们提出了一种基于大模型对图片、视频资源的入库及检索方法用于解决上述问题。
技术实现思路
1、基于
技术介绍
存在的技术问题，本专利技术提出了一种基于大模型对图片、视频资源的入库及检索方法。
2、本专利技术提出的一种基于大模型对图片、视频资源的入库及检索方法，包括以下步骤：
3、s1：使用深度学习模型对图片、视频资源进行特征提取，得到高维特征向量；
4、s2：对高维特征向量进行降维处理，得到低维特征向量；
5、s3：将低维特征向量及其对应的图片、视频资源存储到数据库中；
6、s4：当接收到用户查询请求时，利用深度学习模型对查询图片、视频进行特征提取，得到查询特征向量；
7、s5：对查询特征向量进行降维处理，得到低维查询特征向
8、s5：在数据库中检索与低维查询特征向量相似的图片、视频资源，并返回检索结果。
9、优选的，其中深度学习模型经过预训练，并在特定图片、视频资源数据集上进行微调，以适应特定的分析需求。
10、优选的，其中降维处理采用主成分分析(pca)、线性判别分析(lda)等方法。
11、优选的，其中检索步骤包括对查询特征向量与素材特征向量之间的相似度计算。
12、优选的，其中检索步骤包括对查询内容进行自然语言处理，生成查询特征向量。
13、优选的，其中检索步骤还包括对检索结果进行情感分析或语义分析。
14、优选的，其中检索步骤还包括对检索结果进行个性化推荐。
15、本专利技术的有益效果是：
16、1、能够实现高效率的入库处理、准确的元数据生成、高效的检索能力、可扩展性和灵活性、自动化和智能化、节省存储空间、提高内容管理效率以及降低运营成本；
17、2、通过自动化的入库和检索流程，减少人工操作，降低人力成本，实现内容的高效管理和检索；
18、3、大模型能够理解和捕捉图片和视频内容的复杂关系和语义信息，基于内容的检索提高了检索的准确性和效率；同时，大模型具有良好的可扩展性，能够处理大规模的图片和视频数据，根据实际需求进行灵活调整和优化；此外，大模型的高效性和准确性减少了错误和重复操作，进一步降低了运营成本。
19、本专利技术大模型能够处理大规模的图片和视频数据，同时能够根据不同的应用场景进行调整和优化，具有很好的可扩展性和适应性；通过自动特征提取、元数据生成、标签生成等步骤，减少了人工干预，提高了处理效率；同时采用高效的检索机制，基于深度学习模型提取的特征进行相似度计算，能够快速准确地检索出与查询内容相关的图片和视频资源。
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1.一种基于大模型对图片、视频资源的入库及检索方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其中深度学习模型经过预训练，并在特定图片、视频资源数据集上进行微调，以适应特定的分析需求。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其中降维处理采用主成分分析和线性判别分析方法。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其中检索步骤包括对查询特征向量与素材特征向量之间的相似度计算。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其中检索步骤包括对查询内容进行自然语言处理，生成查询特征向量。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其中检索步骤还包括对检索结果进行情感分析或语义分析。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其中检索步骤还包括对检索结果进行个性化推荐。
【技术特征摘要】
1.一种基于大模型对图片、视频资源的入库及检索方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其中深度学习模型经过预训练，并在特定图片、视频资源数据集上进行微调，以适应特定的分析需求。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其中降维处理采用主成分分析和线性判别分析方法。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其中...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘德成，董磊，窦田超，刘文滨，周锋，
申请(专利权)人：山东浪潮超高清智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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