文档名：基于改进ShuffleNetV2的敏感内容识别与应用
摘要：针对目前公共场合大屏显示系统视频内容审核方法识别准确率低、难以部署在控制器上的问题,提出一种基于改进ShuffleNetV2的敏感内容识别方法.首先,在Block2模块拼接特征通道后引入高效通道注意力(ECA)模块,加强重要特征通道的权重;其次,采用最大池化替换Block2模块中的深度可分离卷积,减少复杂背景的干扰.将训练得到的模型进行转换并通过参数量化压缩模型,部署在以RK3399Pro为核心处理器的嵌入式控制器上,设计应用程序实现对视频文件中敏感内容的识别.实际测试结果表明:改进的ShuffleNetV2敏感内容识别模型准确率提升了3.85％,计算量减小了12.99％,在控制器上的检测速度达到每帧图像17ms,并取得较好的识别效果,该方法可有效审核视频内容,并为大屏显示系统视频内容安全提供了可靠保障.
作者：徐源 张玉杰Author：XUYuan ZHANGYujie
作者单位：陕西科技大学电气与控制工程学院,陕西西安710021
刊名：传感器与微系统 ISTICPKU
Journal：TransducerandMicrosystemTechnologies
年，卷(期)：2023, 42(3)
分类号：TP302
关键词：内容审核 深度学习 高效通道注意力模块 嵌入式应用
机标分类号：TP391TN918.4TP273
在线出版日期：2023年3月27日
基金项目：陕西省教育厅服务地方专项计划资助项目，深圳市科技计划资助项目基于改进ShuffleNetV2的敏感内容识别与应用[
期刊论文] 传感器与微系统--2023, 42(3)徐源 张玉杰针对目前公共场合大屏显示系统视频内容审核方法识别准确率低、难以部署在控制器上的问题,提出一种基于改进ShuffleNetV2的敏感内容识别方法.首先,在Block2模块拼接特征通道后引入高效通道注意力(ECA)模块,加强重要特征通...参考文献和引证文献
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