大规模网络视频在线定位与地理信息挖掘技术研究

本项目面向网络视频监管的实际需求，开展基于社会信息的网络视频在线定位技术研究，以及基于社区结构的大规模网络视频地理信息挖掘和展示，最终建立一个基于地理空间的多层次的网络视频内容监管平台。.由于大量视频本身不包含可用地理信息，本项目提出地理一致性度量方法，从信息丰富的视频网络环境中提取具有地理属性的社会特征并形式化；.基于这些社会特征构成的稀疏的弱关联网络，进一步提出异构网络中的弱标签传播算法，在连通子图中快速传播地理标签，实现视频在线定位；同时通过对给定区域训练视觉和文本的地理背景模型，实现特定区域的视频地理位置确认；.最后，从这些已定位的大规模网络视频数据中挖掘地理社区结构，实现区域性网络视频事件检测，并以地图的形式进行预警和可视化展示，为决策者提供重要参考信息。本项目的研究成果将在广电总局互联网视听节目监管系统中进行验证，为国家视频监管提供关键技术。

本项目面向国家网络视频内容监管的实际需求，开展基于社会信息的网络视频在线定位技术研究，重点解决社会信息地理属性的提取和表示，以及如何满足在线定位需求的问题；同时针对大规模视频地理信息进行知识挖掘和可视化表示，重点解决基于地理社区结构的区域性网络视频事件检测，以及空间统计知识在地图上的统一展示问题。最终建立一个基于地理空间的多层次的网络视频内容监管平台。.围绕上述研究目标，我们首先构建了一个大规模网络视频地理定位数据库MCG-WEBV-Landmark，以及一个视频在线定位实验平台，支持可视化展示定位结果。在这两个平台上，开展了一系列的关键技术研究，包括多模态地理一致性度量方法，基于社会特征的网络视频地理定位方法，以及融合社会，视觉和文本特征的网络视频定位方法等，同时还将课题进一步延伸，提出了一种基于地理模式的重大社会事件检测方法。.四年来，本课题共发表学术论文10篇，其中SCI国际期刊4篇，申请专利4项，项目期间分别获得2014年北京市科技进步一等奖和计算机学会2012年度科学进步奖。通过课题研究，锻炼和培养学生自主科研和解决问题的能力，培养博士生6名，硕士研究生4名。同时，积极开展国际合作与交流，通过共享数据资源，扩大课题组的国际学术影响，通过学术交流提升学术水平。综上所述，我们已经圆满完成了本课题的研究任务。