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公开(公告)号：CN111310026A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010055347.1
申请日：2020-01-17
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/583 , G06K9/00 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的涉黄涉恐监测方法，通过爬虫网络抓取图片或视频信息，基于深度学习融合图片整体内容；提取图片或视频特征并进行分类；通过卷积神经网络方法进行建模，对人体各部位进行跟踪定位来判断人体姿态；构建深度网络框架，检测特殊敏感部位；通过深度学习的自然场景文字识别技术过滤色情、暴恐多类图像、垃圾文字及敏感词；视频检测，包括以视觉语义概念理解为基础的视频检测和特殊标志Logo检测的敏感视频识别；评价模型，综合所述图片或视频的检测信息并进行评估，输出评价结果分值。本发明实现了对不良图片检测的深度研究，大大提高了不良图片检测率，精度高、速度快，降低了误报率。
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