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基于深度学习的短视频中的物体检测与内容推荐系统研究

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成果类型:
期刊论文
论文标题(英文):
Research on Object Detection and Content Recommendation System in Short Video Based on Deep Learning
作者:
石殷巧;刘守印;马超
作者机构:
华中师范大学物理科学与技术学院
[马超] 百度时代网络技术(北京)有限公司
[石殷巧; 刘守印] 华中师范大学
语种:
中文
关键词:
深度学习;物体检测;内容推荐
关键词(英文):
FASTER;R-CNN;MobileNet;object detection;content recommendation;Faster R-CNN;MobileNet
期刊:
计算机与现代化
ISSN:
1006-2475
年:
2018
期:
11
页码:
69-76
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
物理科学与技术学院
摘要:
近年来短视频发展迅猛,短视频广告投放具有良好的市场前景,但是以往长视频的贴片广告投放方式不适合短视频。本文依据高相关、低打扰、短而精的准则,提出一种基于深度学习的视频物体检测与内容推荐系统方案。根据短视频来源、网络环境等不同,本文介绍2种实现模式:云端模式和移动终端模式。云端模式由服务器、内容分发网络(Content Delivery Network, CDN)和终端组成,服务器可预先对CDN短视频进行物体检测和识别,将短视频与对应广告内容匹配,并在移动端播放。移动终端模式主要处理本地视频,在移动端有限的资源上完成短视频的物体检测和内容推荐。在算法上,移动终端模式下该系统采用...
摘要(英文):
Short video has been developing rapidly in recent years, and short video advertising has a promising prospect. However, the traditional advertisements are usually stiffly inserted into the videos, which are inefficient and always decrease users’ experience. This thesis proposes a systematic scheme for video object detection and content recommendation based on the deep learning model Faster R-CNN. This scheme will match the video contents to the displayed advertisements based on the principles of high correlation, precision and low interruption...

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