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一种基于人工智能的涉黄涉恐监测方法

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摘要

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。

著录项

  • 公开/公告号CN111310026A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-06-19

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 南京邮电大学;

    申请/专利号CN202010055347.1

  • 发明设计人 谢世朋;袁柱柱;庄文芹;

    申请日2020-01-17

  • 分类号

  • 代理机构北京慕达星云知识产权代理事务所(特殊普通合伙);

  • 代理人符继超

  • 地址 210023 江苏省南京市鼓楼区新模范马路66号

  • 入库时间 2023-12-17 10:12:19

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-07-14

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F16/9535 申请日:20200117

    实质审查的生效

  • 2020-06-19

    公开

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