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龙图腾网获悉武汉北大高科软件股份有限公司申请的专利一种基于神经网络的证据可信度智能评估方法及系统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：CN119903841B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202411988051.X，技术领域涉及：G06F40/295；该发明授权一种基于神经网络的证据可信度智能评估方法及系统是由罗铮;王涛;邓昕;严昱洲设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的证据可信度智能评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于神经网络的证据可信度智能评估方法及系统，包括：对文本证据进行处理得到处理文本，提取时间数据、地点数据、人物数据及事件数据，构建文本时间节点、文本地点节点、文本人物节点及文本事件节点，构建文本节点集合，构建文本关系图谱，设置动态采集频率，对视频证据执行图像提取，得到提取图像集，构建视频时间节点、视频地点节点、视频人物节点、视频事件节点、视频图谱边集合及视频关系图谱，设置证据状态，计算证据相似度，若证据相似度小于相似度阈值，则证据状态为虚假状态，若证据相似度不小于相似度阈值，则证据状态为可信状态。本发明可提高证据可信度评估效率。

本发明授权一种基于神经网络的证据可信度智能评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的证据可信度智能评估方法，其特征在于，所述方法包括： 获取文本证据及视频证据，基于所述文本证据进行文本预处理，得到处理文本，对处理文本进行结构分析并基于预构建的实体识别模型对结构分析后的处理文本进行数据提取，得到时间数据、地点数据、人物数据及事件数据； 根据所述时间数据、地点数据、人物数据及事件数据构建文本时间节点、文本地点节点、文本人物节点及文本事件节点； 基于所述文本时间节点、文本地点节点、文本人物节点及文本事件节点构建文本节点集合，根据文本节点集合构建文本关系图谱； 设置动态采集频率，基于动态采集频率及预构建的卷积神经网络模型对所述视频证据进行图像提取，得到提取图像集，基于提取图像集构建视频时间节点、视频地点节点、视频人物节点、视频事件节点及视频图谱边集合，并根据视频时间节点、视频地点节点、视频人物节点、视频事件节点及视频图谱边集合构建视频关系图谱； 其中，所述设置动态采集频率，包括： 设置采集时间间隔，基于采集时间间隔计算初始采集频率：其中，指初始采集频率，指采集时间间隔； 基于所述初始采集频率对视频证据进行图像提取，得到初始图像集，基于初始图像集计算图像差异值； 设置最高差异值及最低差异值，并基于最高差异值、图像差异值、最低差异值及初始采集频率设置动态采集频率：其中，指动态采集频率，指图像差异值，指最高差异值，指最低差异值； 根据所述文本关系图谱及视频关系图谱计算证据相似度，基于证据相似度判断文本证据及视频证据的证据状态，其中，证据状态包括：可信状态及虚假状态； 判定证据相似度是否小于预设的相似度阈值； 若证据相似度小于相似度阈值，则确认证据状态为虚假状态； 若证据相似度不小于相似度阈值，则确认证据状态为可信状态。

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