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基于深度学习的广播电视视频内容智能审核系统设计

Design of Intelligent Review System for Radio and Television Video Content Based on Deep Learning
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摘要 为提升广播电视内容监管能力,设计基于深度学习的广播电视视频内容智能审核系统。系统融合了多模态深度学习技术,支持结果分级处理,可有效识别违规内容,满足实时性与多通道并行处理等性能要求。测试结果表明,系统的性能稳定,各项性能指标均达标,可减轻人工审核压力。 To enhance the regulatory capability of radio and television content,a deep learning based intelligent review system for radio and television video content is designed.The system integrates multimodal deep learning technology,supports result grading processing,can effectively identify illegal content,and meets performance requirements such as real-time and multi-channel parallel processing.The test results show that the system's performance is stable,and all performance indicators meet the standards,which can reduce the pressure of manual review.
作者 郭伟军 GUo Weijun(Sanya Media and Film Group Co.,Ltd.,Sanya 572000,China)
出处 《电视技术》 2025年第8期29-31,共3页 Video Engineering
关键词 深度学习 内容审核 广播电视 deep learning ,content review radio and television
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