首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

违规文字检测系统

是一种利用人工智能技术和自然语言处理算法,对文本内容进行分析和判断,以识别和过滤出违反规定的文字信息的系统。它可以帮助互联网平台、社交媒体、在线论坛等场景中监测和防止违规内容的传播,保护用户免受不良信息的侵害。

该系统的分类可以根据检测的内容类型进行划分,包括色情、暴力、恶意攻击、广告骚扰、政治敏感等多个类别。通过对文本进行语义分析、情感分析、关键词匹配等技术手段,系统可以判断出是否存在违规内容,并给出相应的处理措施。

违规文字检测系统的优势在于高效准确地识别违规内容,大大节省了人工审核的时间和成本。它可以实时监测大量的文本信息,快速发现和处理违规内容,保护用户的合法权益和平台的良好形象。

该系统的应用场景非常广泛,包括但不限于社交媒体平台、在线游戏、电子商务平台、新闻媒体等。通过使用违规文字检测系统,这些平台可以有效过滤掉违规内容,提升用户体验,维护社区秩序。

腾讯云提供了一款名为“内容安全”的产品,可以帮助用户实现违规文字检测。该产品基于腾讯云强大的人工智能和大数据分析能力,提供了全面的违规内容识别和管理服务。具体产品介绍和使用方法可以参考腾讯云官方文档:内容安全产品介绍

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

OCR文字检测与识别系统:融合文字检测文字识别和方向分类器的综合解决方案

PP-OCR系统简介与总览 前两章主要介绍了DBNet文字检测算法以及CRNN文字识别算法。...然而对于我们实际场景中的一张图像,想要单独基于文字检测或者识别模型,是无法同时获取文字位置与文字内容的,因此,我们将文字检测算法以及文字识别算法进行串联,构建了PP-OCR文字检测与识别系统。...在实际使用过程中,检测出的文字方向可能不是我们期望的方向,最终导致文字识别错误,因此我们在PP-OCR系统中也引入了方向分类器。...本章主要介绍PP-OCR文字检测与识别系统以及该系统中涉及到的优化策略。...基于包含文字区域的矩形框进行文本识别,得到最终识别结果。 上面便完成了对于一张图像的文本检测与识别过程。 PP-OCR的系统框图如下所示。

2K40
  • 操作流程违规作业监测系统

    操作流程违规作业监测系统通过python+yolov7网络深度学习技术,操作流程违规作业监测系统对高危场景下作业人员未按照操作流程进行正常操作行为进行实时分析识别检测,操作流程违规作业监测系统发现现场人员违规作业操作行为...YOLOv7 在 5 FPS 到 160 FPS 范围内,速度和精度都超过了所有已知的目标检测器。并在V100 上,30 FPS 的情况下达到实时目标检测器的最高精度 56.8% AP。...相对于其他类型的工具,YOLOv7-E6 目标检测器(56 FPS V100,55.9% AP)比基于 transformer 的检测器 SWINL Cascade-Mask R-CNN(9.2 FPS...图片YOLOv7 的发展方向与当前主流的实时目标检测器不同,研究团队希望它能够同时支持移动 GPU 和从边缘到云端的 GPU 设备。...这可能会增加训练成本以提高目标检测的准确性,但不会增加推理成本。研究者将提出的模块和优化方法称为可训练的「bag-of-freebies」。图片

    39160

    弯曲文字检测之SPCNet

    给定一张自然场景图像,定位出图中的所有文字的位置,即场景文本检测的目标。过去的大多数文章主要集中于检测水平文字和倾斜文字,主要数据集也是基于水平文字和倾斜文字的,然而,自然场景中大量存在弯曲文本。...因此本文提出一种方法,不仅可以检测水平和多方向文字,同时可以检测弯曲文字,对各种形状的文字检测都十分鲁棒。同时,本文还提出两个模块,可以有效抑制错误样本的检测。该文章被AAAI2019收录。...4 TextSnake 该方法是第一个做弯曲文字检测的,基于语义分割,通过引入一系列圆盘和文字中心线对弯曲文字进行建模,可以灵活的检测弯曲文字。但是该方法后处理较为复杂。...三:算法框架 为了解决弯曲文字检测问题,作者通过引入Mask RCNN作为基准模型应用于文字检测,为什么要用Mask RCNN呢?...总结与展望 本文首先将Mask RCNN用于文字检测,并实现弯曲文字检测,通过RS和TCM有效抑制FP的检测,并取得了目前最好的结果。 未来是否可以考虑实现实时性文字检测

    1.4K50

    教程 | OpenCV场景文字检测

    TEXT扩展模块概述 OpenCV在TEXT扩展模块中支持场景文字识别,最早的场景文字检测是基于级联检测器实现,OpenCV中早期的场景文字检测是基于极值区域文本定位与识别、最新的OpenCV3.4....x之后的版本添加了卷积神经网络实现场景文字检测,后者的准确性与稳定性比前者有了很大的改观,不再是鸡肋算法,是可以应用到实际场景中的。...值得一提的是基于CNN实现场景文字检测算法OpenCV中采用了是华中科技大学贡献的模型,模型结构如下: ?...代码演示 基于极值区域文本定位的方法实现场景文字检测演示如下: def cascade_classfier_text_detect(): img = cv.imread("D:/images/...基于卷积神经网络检测 ? ? 对比发现,明显基于卷积神经网络的方法更加的靠谱!所以请使用TEXT模块中的卷积神经网络实现场景文字检测

    4.1K42

    OpenVINO场景文字检测与识别

    点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我 OpenVINO系列文章见文末-推荐阅读 概述 OpenVINO提供的场景文字检测模型准确率是非常的高,完全可以达到实用级别,其实OpenVINO还提供了另外一个场景文字识别的模型...,总体使用下来的感觉是没有场景文字检测那么靠谱,而且只支持英文字母与数字识别,不支持中文,不得不说是一个小小遗憾,但是对比较干净的文档图像,它的识别准确率还是相当的高,速度也比较快,基本上都在毫秒基本出结果...IENetwork(model=model_xml, weights=model_bin) text_net = IENetwork(model=text_xml, weights=text_bin) 场景文字检测...= ocrstr[-1]): prev_pad = False ocrstr += alphabet[index] 输出文字检测与识别结果 # 显示识别结果....MORPH_CLOSE, se) cv2.imshow("text mask", mask) cv2.imwrite("D:/mask.png", mask) # 后处理,检测

    3K62

    EAST场景文字检测模型使用

    相比其他几种场景文字检测模型,表现开挂。在ICDAR 2015数据集上表现优异,见下图: ? 可以看到红色点标记EAST模型的速度与性能超过之前的模型。...OpenCV DNN使用 OpenCV4.0 的深度神经网络(DNN)模块能力大大加强,不仅支持常见的图像分类、对象检测、图像分割网络,还实现了自定义层与通用网络模型支持,同时提供了非最大抑制相关API...表示非最大抑制阈值 indices表示输出的结果,是每个box的索引index数组 eta表示自适应的阈值nms阈值方式 top_k表示前多少个,为0表示忽略 代码实现 首先加载模型,然后打开摄像头,完成实时检测...c = cv.waitKey(5) if c == 27: break cv.destroyAllWindows() 运行结果 图书封面 – 图像检测...视频场景中文字检测 ? 手写文本检测 ?

    2K40

    OCR大突破:Facebook推出大规模图像文字检测识别系统——Rosetta

    ,再利用文字识别技术将图像信息转化为可以使用的计算机输入的一种技术。...我们的 OCR 系统分为文本检测和文本识别两个阶段:基于 Faster-RCNN 模型,在文本检测阶段我们的系统能够检测出图像内包含文本的区域;采用基于全卷积网络的字符识别模型,在文本识别阶段我们的系统能够处理检测到的位置并识别出文本的内容...在检测阶段,我们的系统能够检测出图像中可能包含文字的矩形区域。在识别阶段,我们对每个检测到的区域,使用全卷积神经网络模型,识别并转录该区域的单词,实现文本识别。...COCO-Text 数据集包含大量自然场景下注释的文字,由超过63000张图片和145000文本实例组成。...表5 检测和识别组合系统检测到词召回率下降的归一化幅度 结论 本文,我们提出了鲁棒而有效的文本检测和识别模型,并用于构建可扩展的 OCR 系统 Rosetta。

    2.6K70

    OpenCV4.x的EAST场景文字检测

    相比其他几种场景文字检测模型,表现开挂。在ICDAR 2015数据集上表现优异,见下图: 可以看到红色点标记EAST模型的速度与性能超过之前的模型。...,通过1x1的卷积分别得到score、RBOX、QUAD,输出参数的解释如下: OpenCV DNN使用 OpenCV4.0 的深度神经网络(DNN)模块能力大大加强,不仅支持常见的图像分类、对象检测...表示非最大抑制阈值 indices表示输出的结果,是每个box的索引index数组 eta表示自适应的阈值nms阈值方式 top_k表示前多少个,为0表示忽略 代码实现 首先加载模型,然后打开摄像头,完成实时检测...视频场景中文字检测 手写文本检测 扫码查看OpenCV+OpenVIO+Pytorch系统化学习路线图  推荐阅读  CV全栈开发者说 - 从传统算法到深度学习怎么修炼 2022入坑深度学习...轻松实现经典视觉任务 教程推荐 | Pytorch框架CV开发-从入门到实战 OpenCV4 C++学习 必备基础语法知识三 OpenCV4 C++学习 必备基础语法知识二 OpenCV4.5.4 人脸检测

    49910

    OpenCv+Qt5.12.2:文字检测与文本识别

    OpenCv + Qt5.12.2 文字检测与文本识别前言好久没有进行一些相关的更新的了,去年一共更新了四篇,最近一直在做音视频相关的直播服务,又是重新学习积攒经验的一个过程。...简介文本检测与文本识别都是基于原生OpenCV的扩张模块来实现的,基本流程是按照 OpenCV 文字检测与识别模块来实现的,只不过是我做了一些关于Ot与OpenCV的集成工作做成了项目。...相关的文档我在内外网搜索后发现大致几篇一样的文档,来源不可考,大致都贴出来:OpenCV 文字檢測與識別模塊 - 台部落 / OpenCV 文字检测与识别模块 - CSDNOPENCV 文字检测与识别模块...那就描述一下本期需要用到的一些资源:文字检测资源文件描述如下: textDetector.hpp 文档中 37-39行。...funtion = ui->menuBar->addMenu(QString("功能")); QAction* textDetector = funtion->addAction(QString("文字检测

    1.6K00

    工装穿戴检测系统 着装合规检测识别系统

    工装穿戴检测系统是根据规模性工作服图片数据信息识别学习训练,完成图片视频实时分析,着装合规检测识别系统根据人工智能算法精确分析合理的着装、工作服装色调识别;即时向上级领导以及服务平台推送违反规定时长、地址...、现场图片等信息内容,安全监管工作人员能够第一次获得违反规定的警报信息,妥善处理违规操作。...工作服装识别优化算法主要运用于电力网、发电厂管理方法、景区安全、全自动识别违规着装、即时意见反馈违规着装人员名单、精确高效率监管,提升工厂安全,为安全人员当场监管给予技术保障。...工作服装可穿戴检测系统自动分析和识别视频图像信息内容,不用人工控制;识别监管区工作人员工作服装,真真正正完成预警信息、正常的检测、规范化管理;降低乱报和泄露;视频录像,便捷后管理方法查看。...现阶段,优化算法已经快速更改人民的生活习惯性,工作服装识别优化算法还在静电场、施工工地、金融机构系统等安全性场地应用推广,现阶段北京、上海、深圳等一线城市已普及化,但天津、西安、大连、苏州等二线城市已经检测应用环节

    98620

    轻松上手场景文字检测——EAST模型使用 | 【双语实现】

    相比其他几种场景文字检测模型,表现开挂。在ICDAR 2015数据集上表现优异,见下图: ? 可以看到红色点标记EAST模型的速度与性能超过之前的模型。...OpenCV DNN使用 OpenCV4.0 的深度神经网络(DNN)模块能力大大加强,不仅支持常见的图像分类、对象检测、图像分割网络,还实现了自定义层与通用网络模型支持,同时提供了非最大抑制相关API...表示非最大抑制阈值 indices表示输出的结果,是每个box的索引index数组 eta表示自适应的阈值nms阈值方式 top_k表示前多少个,为0表示忽略 代码实现 首先加载模型,然后打开摄像头,完成实时检测...c = cv.waitKey(5) if c == 27: break cv.destroyAllWindows() 运行结果 图书封面 – 图像检测...视频场景中文字检测 ? 手写文本检测 ?

    2K20

    人员拥挤检测系统

    人员拥挤检测系统通过YOLOv5网络模型算法技术,人员拥挤检测系统算法模型对校园/厂区车间/街道等场景的异常的人群聚集(出现拥挤情况)时,人员拥挤检测系统立刻抓拍存档并通知相关人员及时处理。...采用滑动窗口的目标检测算法思路非常简单,它将检测问题转化为了图像分类问题。...整体来看,Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测,整个系统如图5所示:首先将输入图片resize到448x448,然后送入CNN网络,最后处理网络预测结果得到检测的目标。...YOLOv5在YOLOv4算法的基础上做了进一步的改进,检测性能得到进一步的提升。...在我看来,YOLOv5检测算法中还是存在很多可以学习的地方,虽然这些改进思路看来比较简单或者创新点不足,但是它们确定可以提升检测算法的性能。

    60100

    writing mode与4大文字系统

    CSS Writing Mode从设计上满足了4大主要文字系统:拉丁文,阿拉伯文,中文和蒙古文 1.拉丁文系统 世界上最大的文字系统,70%人都用这个。...文字从左向右排列,块方向是向上到下(见上图) 拉丁文系统很庞大,包括了所有用拉丁字母的其它语言,例如英文、西班牙文、德文、法文等等。...此外,很多不用拉丁字母的语言也属于拉丁文系统,包括用希腊字母、西里尔(Cyrillic)字母的,例如俄文、乌克兰文、保加利亚文、塞尔维亚文等等,以及婆罗米系文字(Brahmic scripts),例如梵文...这样就能根据文字系统定义布局,很容易切换方向。...蒙古文也是一种纵向文字语言,文本在页面上纵向排列,像汉字系统一样。

    1.7K20

    皮带撕裂检测系统

    皮带撕裂检测系统通过Python基于YOLOv7架构模型实时监控传动现场皮带的工作状态,皮带撕裂检测系统24h全天候对皮带进行多方向实时检查,尽快发现皮带安全隐患,避免扩大损失。...图片相对于其他类型的工具,YOLOv7-E6 目标检测器(56 FPS V100,55.9% AP)比基于 transformer 的检测器 SWINL Cascade-Mask R-CNN(9.2 FPS...A100,53.9% AP)速度上高出 509%,精度高出 2%,比基于卷积的检测器 ConvNeXt-XL Cascade-Mask R-CNN (8.6 FPS A100, 55.2% AP) 速度高出...图片Yolo模型采用预定义预测区域的方法来完成目标检测,具体而言是将原始图像划分为 7x7=49 个网格(grid),每个网格允许预测出2个边框(bounding box,包含某个对象的矩形框),总共...我们将其理解为98个预测区,很粗略的覆盖了图片的整个区域,就在这98个预测区中进行目标检测。图片

    68440

    基于深度学习的自然场景文字检测及端到端的OCR中文文字识别

    实现功能 文字方向检测 0、90、180、270度检测 文字检测 后期将切换到keras版本文本检测 实现keras端到端的文本检测及识别 不定长OCR识别 本文完整项目代码,模型预训练权重,和数据集获取方式...EndToEnd文本识别网络-CRNN(CNN+GRU/LSTM+CTC) 文字方向检测-vgg分类 基于图像分类,在VGG16模型的基础上,训练0、90、180、270度检测的分类模型....详细代码参考angle/predict.py文件,训练图片8000张,准确率88.23% 模型地址 文字区域检测CTPN 支持CPU、GPU环境,一键部署 文本检测训练参考 https://github.com.../ctpn/ctpn/other.py 的draw_boxes函数的最后部分, cv2.inwrite('dest_path',img),如此, 可以得到ctpn检测文字区域框以及图像的ocr识别结果...--experiment', help='Where to store samples and models', default=模型训练的权重保存位置,这个自己指定) 识别结果展示 文字检测

    2.4K40
    领券