文章核心观点 公司开发的基于Swin-Transformer和哈希的链上版权检测技术，提高版权检测效率和准确性，为视频内容行业版权保护提供新方案，推动行业健康发展 [1] 技术创新方面 - 应用深度学习：Swin-Transformer能准确识别视频内容特征，处理大规模视频数据，提高检测准确性和效率 [1] - 结合哈希算法：生成视频内容唯一指纹，可识别修改后的侵权视频 [2] - 集成区块链：将视频哈希值存储在区块链上，确保版权信息不可更改和删除 [2] - 自动化智能合约：自动验证视频内容原创性并记录结果，提高检测效率，减少人为错误 [3] - 优化块比较：采用块比较方法快速识别视频相似性，减少比较所需时间和计算资源 [3] 技术优势方面 - 高效准确分析：结合Swin-Transformer实现对视频内容高效准确分析，特征向量可快速匹配相似内容，且检测系统准确性和效率会随数据增加而提高 [4] - 独特指纹生成：使用深度哈希算法生成视频内容唯一指纹，存储在区块链上保障版权信息安全，使验证过程透明可追溯 [5] - 增强检测效率：通过智能合约自动化功能和块比较方法，提高检测效率和响应速度，适应视频数据量增长 [5][6] 技术意义方面 - 提供保护工具：为创作者提供强大版权保护工具，为数字内容行业健康发展奠定基础 [6] - 展示技术潜力：展示深度学习、哈希算法和区块链技术在版权保护领域的巨大潜力，为他人提供参考 [6] - 推动行业发展：促进更公正合理的数字版权生态系统形成，引领数字创意时代繁荣有序发展 [7] 公司简介 - 公司是全息云综合技术解决方案提供商，专注于全息AR汽车HUD软件、3D全息脉冲LiDAR等专业领域 [7] - 提供全息AR汽车应用、3D全息脉冲LiDAR技术等服务和全息AR技术 [7]