基于深度学习的安卓APP视频枪支检测技术研究
随着移动互联网的飞速发展,基于安卓操作系统的智能终端成为互联网资源最主要流通渠道.由于APP未知应用功能点的不可见性,目前安卓应用商城针对应用程序的功能测试只能采用手工测试,而随着应用数量的快速增长,纯手工测试已经不能满足测试需求.为了进行安卓视频多媒体APP自动监控,净化网络环境,文章提出了一种基于深度学习的安卓APP视频枪支检测方法.该方法突破了从安卓系统底层获取APP视频数据的技术难点,提出了一种基于安卓多媒体框架的视频数据获取方法;针对枪支检测问题,结合深度学习物体检测框架Faster R-CNN,提出了一种局部—整体联合检测方法(Part-Whole-Gun,PWG),显著提高了枪支的检测精度.通过监控并智能分析安卓APP中的视频数据,对含有枪支的敏感视频进行有效过滤,可有效辅助网络环境的净化.
网络视频 图像获取 枪支检测 深度学习 安卓平台
雷青 荆丽桦 赵德明 郑继龙
中国科学院信息工程研究所,北京 100093
国内会议
厦门
中文
149-153
2016-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）