随着数字经济的迅猛发展，短视频平台的日均新增用户已经突破千万级别。然而，视频内容的恶意篡改与侵权行为日益严重，并表现出跨平台传播和隐蔽性强的特点，给版权保护和内容安全带来了巨大的挑战。这一背景下，高效的视频检索需求愈加迫切。但目前视频检索领域仍面临数据分析困难、检索速度慢、鲁棒性差等瓶颈，制约了其在版权保护中的应用。为应对这一挑战，哈尔滨工业大学与清华大学的联合团队共同研发了“视链智索”技术。该技术在智能视觉解析与哈希映射机制领域实现了三大技术突破，包括自觉进化、神经量子哈希和AI盾阵。这些创新提升了数据挖掘能力，提升了视频检索效率，提升了防御能力，极大推动了视频检索的性能和可信度提升。
自觉进化：自监督引领的视频语义挖掘
当前，视频检索面临一个核心问题——缺乏大规模的视频－文本配对数据，导致视频检索领域的标注数据稀缺。为解决这一难题，团队提出了“自觉进化”技术。该技术融合了最前沿的自监督学习理念，通过将掩码自编码器与对比学习相结合，首次提出了“自我－局部－全局”多层次监督方案。该方法能够从海量的无标注视频数据中挖掘深层次的视频特征，精准提取视频的语义信息，从而克服了数据稀缺的问题，推动了视频检索的技术进步。
神经量子哈希：AI驱动的智能指纹表征革新
为进一步提升检索速度和精度，该团队提出了“神经量子哈希”技术，在国际上首次将先进神经网络状态空间模型应用于视频哈希编码，为每个视频赋予一个独特的哈希指纹，具有训练稳定、计算速度快、检索效率高等强大优势。同时，首次提出对抗帧采样器和成员投票学习范式，首次解决了哈希汉明空间聚类中心生成问题，具备严谨的理论支撑，解决了现有检索算法在效率和精度上的瓶颈，为视频检索领域提供了全新的解决方案。
AI盾阵：鲁棒性防御侵权对抗与攻击
人工智能模型面临着多维度的安全问题，例如，视频篡改者者能够进行对抗攻击、后门注入等操作，使得视频检索器检索失效，无法检测出非法侵权视频，对版权保护。为保证系统的鲁棒性，团队提出了“AI盾阵”技术，通过攻防对抗机制不断提高模型的防御能力，能够有效应对各种安全威胁，保证视频检索系统在面对恶意攻击时依然稳定可靠。
“视链智索”相关技术在学术界和工业界得到了广泛的认可。迄今为止，已有9篇论文在CVPR、ICLR、ECCV等国际顶级人工智能会议上发表，并获得了1项专利授权和1项专利受理。目前，该技术已经在深圳市深侬科技有限公司成功落地应用，显著提升了伪造视频检测的精度，得到了用户的高度好评。
项目核心成员包含：陈斌副教授，黎俊，连牛，杜飞仪，侯姝鸿，朱光道，余泓垚，孔嘉伟，骆天赐，于哲浩，辜旭林，王锦鹏等等。
通过“视链智索”技术，哈尔滨工业大学与清华大学的联合团队不仅为视频检索领域带来了革命性的突破，也为数字版权保护提供了强有力的技术支持。未来，团队还将继续突破核心技术，实现检索能力、检索速度和商业价值的同步跃迁。
崇煜
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