发明专利已授权

基于弱监督学习的App图像内容安全检测方法

📄 申请号：CN202110825738.1 📄 发布日：2026/05/07

著录项目信息

申请日

2021-07-21

公开号

CN113610120A

公开日

2021-11-05

申请人

燕山大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06K9_62

IPC 分类号

G06K9_62 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

弱监督学习人工智能算法图像识别内容安全检测弱监督学习

应用场景

移动应用内容审核, 网络内容安全, 社交平台内容管理, 数字内容合规检测, 图像违规识别

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摘要

本发明涉及一种基于弱监督学习的App图像内容安全检测方法。其包括算法部分，对应的检测器是一个卷积神经网络框架，本发明算法backbone部分采用的是Resnet。基于Resnet网络的优点，使得学习结果堆网络权重的波动变化更加敏感，同时残差结果对数据的波动更加敏感。另外，本发明的算法部分还加入了Inception结构，其结构在控制了计算量和参数的同时，获得了良好的分类。本方法提出采取弱监督学习的方法，通过改变模型参数，可构建见出不同的App内容检测器，剔除不良、违法信息，为人们提供一个优质、安全的网络环境；传统基于监督学习的图片检测方法的数据集标注主要靠人工，本发明采用弱监督学习方法，可大大降低人力成本。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20230929

✅ 授权

20211123

?? 实质审查的生效：

20211105

📄 公开

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