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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种多专家模型联合决策的人工智能伪造内容检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119832552B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510310700.9，技术领域涉及：G06V20/80；该发明授权一种多专家模型联合决策的人工智能伪造内容检测方法是由乔通;陆晨旭;李壮;罗向阳设计研发完成，并于2025-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多专家模型联合决策的人工智能伪造内容检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多专家模型联合决策的人工智能伪造内容检测方法，包括如下步骤：构建并训练通用专家模型、特化专家模型、鲁棒专家模型，所述通用专家模型、特化专家模型、鲁棒专家模型采用ConvNeXt作为主干网络，三种所述专家模型训练时采用交叉熵损失函数作为约束；对于待检测的多媒体内容，将其输入每一类特化专家模型，当某一类特化专家模型检测超过伪造阈值，直接跳转进入置信度计算环节；若是待检测内容通过了全部的特化专家模型检测，则进入通用专家模型检测流程；进入通用专家模型检测，将待检测的内容输入通用专家模型，若达到伪造阈值，则标记后进入置信度计算环节；经过前两类专家模型的检测流程后，进行置信度计算。

本发明授权一种多专家模型联合决策的人工智能伪造内容检测方法在权利要求书中公布了：1.一种多专家模型联合决策的人工智能伪造内容检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、构建并训练通用专家模型组，所述通用专家模型组包括若干通用专家模型，所述通用专家模型采用ConvNeXt作为主干网络，所述通用专家模型训练时采用交叉熵损失函数作为约束；步骤2、构建并训练特化专家模型组，所述特化专家模型组包括若干特化专家模型，所述特化专家模型采用ConvNeXt作为主干网络，用于训练所述特化专家模型的训练数据集中包含真实样本和伪造样本，所述伪造样本标记有对应的伪造类型标签，在训练过程中为每种伪造类型标签训练一个对应的特化专家模型，并采用交叉熵损失函数作为约束；步骤3、获取待检测的多媒体内容首先将通过特化专家模型组的检测，对于待检测的多媒体内容，将其输入每一类特化专家模型，当某一类特化专家模型检测超过伪造阈值，直接跳转进入置信度计算环节；若是待检测内容通过了全部的特化专家模型检测，则进入通用专家模型检测流程；步骤4、在通过特化专家模型检测后，进入通用专家模型组检测，将待检测的内容输入通用专家模型组，若达到伪造阈值，则标记后进入置信度计算环节；步骤5、当待检测内容经过前两类专家模型组的检测流程后，进行置信度计算，并最终反馈给用户。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人杭州电子科技大学，其通讯地址为：310018 浙江省杭州市钱塘区白杨街道2号大街1158号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。