WO2024194689 - COMPUTER-BASED PLATFORMS AND METHODS FOR EFFICIENT AI-BASED DIGITAL VIDEO SHOT INDEXING
National phase entry is expected:
Publication Number
WO/2024/194689
Publication Date
26.09.2024
International Application No.
PCT/IB2024/000143
International Filing Date
25.03.2024
Title **
[English]
COMPUTER-BASED PLATFORMS AND METHODS FOR EFFICIENT AI-BASED DIGITAL VIDEO SHOT INDEXING
[French]
PLATEFORMES ET PROCÉDÉS INFORMATIQUES D'INDEXATION EFFICACE DE PRISES DE VUE VIDÉO NUMÉRIQUES BASÉE SUR L'IA
Applicants **
NEWSBRIDGE SAS
Inventors
PETITPONT, Frederic
PETITPONT, Philippe
TEVISSEN, Yannis
Priority Data
63/454,256
23.03.2023
US
63/457,732
06.04.2023
US
Application details
| Total Number of Claims/PCT | * |
| Number of Independent Claims | * |
| Number of Priorities | * |
| Number of Multi-Dependent Claims | * |
| Number of Drawings | * |
| Pages for Publication | * |
| Number of Pages with Drawings | * |
| Pages of Specification | * |
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| Number of Office Actions | * |
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International Searching Authority |
EPO
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| Recordal of a Change of the Applicant's Name/Address |
Change of Applicant's Name and Address
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| Type of Assignment |
The Standard Agent's Assignment
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| Applicant's Legal Status |
Legal Entity
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| Entry into National Phase under |
Chapter I
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| Patent Delivery |
Send the Letters Patent by Courier
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| Translation |
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Quotation for National Phase entry
| Country | Stages | Total | |
|---|---|---|---|
| China | Filing, Examination, Granting | 2877 | |
| EPO | Filing, Examination, Granting | 13391 | |
| Japan | Filing, Examination, Granting | 2356 | |
| South Korea | Filing, Examination, Granting | 2359 | |
| USA | Filing, Examination, Granting | 5190 |
Total:
26,173
The term for entry into the National Phase has expired. This quotation is for informational purposes only
Abstract[English]
Systems and devices of the present disclosure may receive a digital video comprising a sequence of video frames. A video frame may be input into a video frame encoder to output a video frame vector. A similarity value between the video frame and an adjacent video frame in the sequence may be determined based at least in part on a similarity between the video frame vector and adjacent video frame vector of the adjacent video frame to identify scene. Each video frame of the scene may be input into expert machine learning models to output expert machine learning model-specific labels associated with the scene, and expert machine learning model-specific markup tags associated with the expert machine learning models may be applied. A scene text-based markup for the scene may be generated comprising the expert machine learning-specific markup tags and the expert machine learning-specific labels associated with the scene.[French]
Les systèmes et les dispositifs de la présente divulgation peuvent recevoir une vidéo numérique contenant une séquence de trames vidéo. Une trame vidéo peut être entrée dans un codeur de trames vidéo pour produire un vecteur de trame vidéo. Une valeur de similarité entre la trame vidéo et une trame vidéo adjacente dans la séquence peut être déterminée sur la base, au moins en partie, d'une similarité entre le vecteur de trame vidéo et le vecteur de trame vidéo adjacent de la trame vidéo adjacente pour identifier une scène. Chaque trame vidéo de la scène peut être entrée dans des modèles d'apprentissage machine expert pour délivrer des étiquettes spécifiques de modèle d'apprentissage machine expert associées à la scène, et des étiquettes de balisage spécifiques à un modèle d'apprentissage machine expert associées aux modèles d'apprentissage machine expert peuvent être appliquées. Un balisage à base de texte de scène pour la scène peut être généré contenant les étiquettes de balisage spécifiques à l'apprentissage machine expert et les étiquettes spécifiques à l'apprentissage machine expert associées à la scène.