一种复杂场景下特定标志物检测系统

    公开(公告)号:CN116935117A

    公开(公告)日:2023-10-24

    申请号:CN202310887423.9

    申请日:2023-07-19

    Abstract: 本发明涉及标志物检测系统领域,尤其为一种复杂场景下特定标志物检测系统,包括:收集模块:用于通过网络爬虫技术对特定标志物图片进行收集,获得特定标志物图片;处理模块:用于对收集模块收集的特定标志物图片进行图片预处理,获得预处理数据;分类器训练模块:用于根据处理模块处理得到的预处理数据进行模型训练,得到自动分类模型;分类模块:用于连接自动分类模型,对特定标志物图片进行分类。本发明通过颜色和形状的标志物检测算法,从色彩增强、颜色分割和形状分类三个方面提高特定标志物检测系统算法的鲁棒性,通过比较RGB和HSV颜色分割效果,选取效果更好的HSV颜色分割,在形状分类中不仅仅使用简单的SVM模型训练而且同时使用Contourlet变化提高算法的鲁棒性使的算法预测效果更好,保证出现差错在系统允许的范围内。

    一种多源数据映射关联细粒度不良信息检测方法

    公开(公告)号:CN116680419A

    公开(公告)日:2023-09-01

    申请号:CN202310955604.0

    申请日:2023-08-01

    Abstract: 本发明涉及自然语言处理技术领域,提供一种多源数据映射关联细粒度不良信息检测方法,所述方法包括:获取待检测文本和历史浏览文本,待检测文本和历史浏览文本属于同一用户的浏览文本;对待检测文本进行实体关系抽取,得到待检测三元组;获取历史浏览文本中的不良信息所对应的历史三元组,并基于历史三元组与待检测三元组之间的关联度,从待检测三元组中确定出待检测文本中的不良信息所对应的三元组。本发明提供的一种多源数据映射关联细粒度不良信息检测方法,能够准确从待检测三元组中确定出待检测文本中的不良信息所对应的三元组,避免传统方法中分词演变绕过黑名单机制导致漏检的问题,进一步提高的不良信息的检测精度。

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