[发明专利]基于深度残差学习的限制级直播视频自动检测方法与系统在审
| 申请号： | 201710730468.X | 申请日： | 2017-08-23 |
| 公开（公告）号： | CN107590443A | 公开（公告）日： | 2018-01-16 |
| 发明（设计）人： | 孙锬锋;蒋兴浩;许可 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06F17/30 |
| 代理公司： | 上海汉声知识产权代理有限公司31236 | 代理人： | 郭国中 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度残差学习的限制级直播视频自动检测方法与系统，制作样本管理工具，利用样本管理工具建立起训练图片样本的数据库，得到用于训练深度残差学习网络模型的训练数据样本记录；用图片样本和图片标签训练深度残差学习网络模型，得到训练好的能对图片进行评分的深度残差学习网络模型；将直播视频解码成测试图片流，输入已训练好的深度残差学习网络模型中，得到测试图片评分流；根据测试图片评分流判定是否存在特殊限制传播内容，若判定结果为存在，则发出警告，同时加载马赛克遮蔽不良内容区域。本发明能够进一步提升视频直播环境下特殊限制传播内容检测的准确度及自动预警。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 限制级 直播 视频 自动检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种基于深度残差学习的限制级直播视频自动检测方法及系统，其特征在于，包括：步骤1、制作样本管理工具，利用样本管理工具建立起训练图片样本的数据库，得到用于训练深度残差学习网络模型的图片样本记录；步骤2、用图片样本记录训练深度残差学习网络模型，得到训练好的能对图片进行评分的深度残差学习网络模型；步骤3、将直播视频解码成测试图片流，输入已训练好的深度残差学习网络模型中，得到测试图片评分流；步骤4、根据测试图片评分流判定是否存在限制传播内容，若判定结果为存在则发出警告。
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