基于深度学习的暴恐视频识别模型研究

为了在海量的视频数据中快速、准确地识别出可能存在暴力、恐怖或极端主义内容的暴恐视频,本文基于卷积长短时记忆网络(ConvLSTM)构建了一个针对暴恐视频检测的深度学习模型。该模型通过对视频帧序列进行特征提取和时序建模,能够有效地检测出暴恐视频,具有较高的准确率和鲁棒性。实验结果表明,本文提出的模型在暴恐视频检测任务上取得了良好的表现,相比传统方法有了明显的提升。

违法网站追踪发现方法研究与平台设计

本文以危害人们身心健康和财产安全的违法网站为研究对象,针对违法网站监测发现的难点,对违法网站的追踪发现技术进行研究总结,提出未知违法网站线索发现和已知违法网站扩线深挖的技术方法,并进行相关平台设计,实现违法网站的有效发现。