[发明专利]一种基于Caffe框架的恐怖视频识别方法在审
| 申请号： | 201710107828.0 | 申请日： | 2017-02-27 |
| 公开（公告）号： | CN106980817A | 公开（公告）日： | 2017-07-25 |
| 发明（设计）人： | 陈丹伟;高晨 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京知识律师事务所32207 | 代理人： | 李湘群 |
| 地址： | 210003 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于Caffe框架的恐怖视频识别方法，属于视频识别技术领域。主要包含如下步骤1)获取大量的样本图像，训练神经网络模型；2)从视频中提取视频帧，获取图像样本；3)输入图像到训练好的模型，根据图像特征得到分类结果。本发明中的恐怖视频识别方法以基于Caffe框架的深度学习为基础，在改进的神经网络下能够更好更快地训练出合适的模型参数，在进行视频识别的过程中，使用GPU并行计算处理提取到的视频帧，大大提高了大量数据情况下的识别效率，为互联网的健康与安全提出了一种快速、准确的维护措施。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 caffe 框架 恐怖 视频 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种基于Caffe框架的恐怖视频识别方法，其特征在于，步骤如下：S1获取大量的样本图像，使用基于Caffe的多GPU并行框架训练深度神经网络模型；S2使用OpenCV从视频中提取视频帧，获取图像样本；S3输入图像到训练好的模型，根据图像特征得到分类结果。
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