图像识别在互联网“问题地图”监控中的应用

发布时间：2024-02-17 07:30

　　本文对互联网"问题地图"监控的发展历程进行了回顾,阐述了全国互联网"问题地图"监控网络和工作机制,分析了当前互联网"问题地图"监控工作中存在数据量过大,难以及时准确发现及违法成本低,难以有效减少"问题地图"发生的两大难点。对比分析了图像识别技术在互联网"问题地图"监控工作中实际应用的两种方法,分析了两种方法在不同场景中的应用,为各级自然资源主管部门依法履职,利用图像识别技术进一步做好互联网"问题地图"监控工作提供了参考。

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【部分图文】：

图1基于主动学习的样本扩容算法和卷积神经网络的自动识别地图图片流程

基于主动学习的样本扩容算法和卷积神经网络的自动识别地图图片的方法实现流程如图1所示。这种方法适用于从海量数据中自动识别地图图片，但无法识别“问题地图”，对后期人工判定“问题地图”要求较高。目前该方法已经应用于全国互联网地图监控系统中。采用该方法对中国政府网、中国经济网、中青在线网....

图2基于“问题地图”样本库的以图搜图自动识别“问题地图”流程

这种方法适用于寻找“问题地图”源头出处，但对“问题地图”样本库的构建质量要求较高，样本库越丰富，识别的速度和准确率就越高，对目标网站和目标对象的深度搜索能力较弱。目前该方法在各级互联网“问题地图”监控部门搜索源图时发挥了较好的作用。采用该方法对2019年《亲爱的，热爱的》热播电视....

本文编号：3901032