一種基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的廣播電視輿情分析方法及系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的廣播電視輿情分析方法及系統(tǒng)。本發(fā)明包括基于深度學(xué)技術(shù)的對(duì)輿情信息數(shù)據(jù)的提取鑒別過程：首先通過對(duì)大量的素材數(shù)據(jù)（包括圖像、視頻、語(yǔ)音和OCR光學(xué)字符）進(jìn)行多次反復(fù)的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練生成數(shù)據(jù)模型，同時(shí)結(jié)合計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)(局部特征抓取與匹配)生成圖像特征庫(kù)。從有線數(shù)字電視、有線廣播電視、衛(wèi)星電視、無線廣播電視等傳播媒體中獲取待監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)（包括音頻、視頻、圖片）作為深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)模型的輸入，利用建立的數(shù)據(jù)模型對(duì)待監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別。同時(shí)，結(jié)合計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)將大量的素材數(shù)據(jù)形成特征指紋庫(kù)，待監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的特征值與特征指紋庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，若對(duì)比成功，則認(rèn)為待監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中含有輿情信息。
【專利說明】
一種基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的廣播電視輿情分析方法及系統(tǒng)
技術(shù)領(lǐng)域
[0001]本發(fā)明涉及輿情監(jiān)測(cè)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的廣播電視輿情分析方法及系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002]隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的迅速發(fā)展，廣播電視傳輸手段多樣化，廣播電視已經(jīng)形成了無線播出、衛(wèi)星覆蓋、有線傳輸、網(wǎng)絡(luò)連通并舉，全國(guó)上下貫通的傳輸、覆蓋網(wǎng)。對(duì)于廣播電視的監(jiān)管工作越來越受到國(guó)家有關(guān)部門的重視。傳統(tǒng)的廣播電視監(jiān)管主要局限于信號(hào)質(zhì)量監(jiān)測(cè)和播放內(nèi)容對(duì)比校驗(yàn)，由于沒有實(shí)現(xiàn)監(jiān)管全自動(dòng)化，人工工作量較大。隨著信息技術(shù)的發(fā)展以及對(duì)監(jiān)管工作的深入，除了傳統(tǒng)的監(jiān)測(cè)廣播電視播出質(zhì)量、節(jié)目效果、覆蓋情況外，對(duì)于節(jié)目?jī)?nèi)容的監(jiān)管也變得尤為重要。一種基于深度學(xué)習(xí)的廣播電視輿情分析方法通過對(duì)廣播電視內(nèi)容的提取，實(shí)現(xiàn)敏感信息的輿情分析，提高客戶對(duì)電視新聞媒體的輿情反應(yīng)效率，并在出現(xiàn)重大負(fù)面輿情事件的情況下進(jìn)行及時(shí)提示。該方法不僅能夠有效減少?gòu)V播電視相關(guān)人力投入，而且能夠?yàn)閺V播電視節(jié)目?jī)?nèi)容安全監(jiān)管提供高效的技術(shù)支持。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003]本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的廣播電視輿情分析方法及系統(tǒng)，對(duì)廣播電視節(jié)目中的視頻、圖像、語(yǔ)音和文字信息進(jìn)行自動(dòng)化識(shí)別，提高客戶對(duì)電視新聞節(jié)目中特殊場(chǎng)景、企業(yè)圖標(biāo)、特定地標(biāo)、物體、敏感人物等內(nèi)容的識(shí)別能力，將與客戶相關(guān)的電視節(jié)目進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別分析、搜索查詢、統(tǒng)計(jì)分類，并在出現(xiàn)重大負(fù)面輿情事件的情況下進(jìn)行及時(shí)提示，方便的對(duì)相關(guān)新聞進(jìn)行調(diào)閱查看，以便采取對(duì)應(yīng)措施。
[0004]本發(fā)明的目的是通過以下技術(shù)方案來實(shí)現(xiàn)的:一種基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的廣播電視輿情分析方法，它包括深度學(xué)習(xí)分析步驟和視覺技術(shù)分析步驟；
所述的深度學(xué)習(xí)分析步驟包括以下子步驟:
SI 1:建立輿情數(shù)據(jù)模型:在并行運(yùn)算設(shè)備上，利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)大量的包括特殊場(chǎng)景、企業(yè)圖標(biāo)、特定地標(biāo)、物體、敏感人物在內(nèi)的圖片素材和視頻素材進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)，最終形成包含特殊場(chǎng)景、企業(yè)圖標(biāo)、特定地標(biāo)、物體、敏感人物的基于圖像、語(yǔ)音和文字的分類數(shù)據(jù)豐旲型;
S12:基于深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)模型的輿情監(jiān)測(cè):將待監(jiān)測(cè)的圖像和視頻數(shù)據(jù)作為輸入數(shù)據(jù)，利用訓(xùn)練后得到的分類數(shù)據(jù)模型對(duì)待監(jiān)測(cè)的圖像和視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別，并將識(shí)別結(jié)果推送到輿情展示終端；
所述的視覺技術(shù)分析步驟包括以下子步驟:
S21:建立輿情信息特征庫(kù):利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)即局部特征抓取與匹配的SURF、SIFT特征點(diǎn)提取及匹配方法，提取包括特殊場(chǎng)景、企業(yè)圖標(biāo)、特定地標(biāo)、物體和敏感人物的素材圖片和視頻的特征點(diǎn)，將特征點(diǎn)匯集成特征庫(kù)并進(jìn)行存儲(chǔ)；
S22:基于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的輿情監(jiān)測(cè):特征庫(kù)形成后，將待監(jiān)測(cè)的圖片和視頻特征點(diǎn)與特征庫(kù)中的特征點(diǎn)進(jìn)行匹配，若匹配成功，則查找出電視節(jié)目中的輿情信息;將獲取到的敏感信息推送至輿情展示終端。
[0005]步驟Sll中所述的深度學(xué)習(xí)技術(shù)包括基于深度學(xué)習(xí)的語(yǔ)音識(shí)別和基于深度學(xué)習(xí)的ORC光學(xué)字符識(shí)別;所述的基于深度學(xué)習(xí)的語(yǔ)音識(shí)別將素材中的音頻內(nèi)容進(jìn)行識(shí)別，并轉(zhuǎn)化為通用格式的文檔以供分析判別;所述的基于深度學(xué)習(xí)的ORC光學(xué)字符識(shí)別將素材中的文字信息轉(zhuǎn)化為通用格式的文檔以供分析判別。
[0006]步驟S12中的對(duì)待監(jiān)測(cè)的圖像和視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別包括:A、利用語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)對(duì)待監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中的音頻內(nèi)容進(jìn)行識(shí)別并將識(shí)別到的語(yǔ)音內(nèi)容轉(zhuǎn)化為文字信息，將轉(zhuǎn)換的文字信息與分類數(shù)據(jù)模型中的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比得到識(shí)別結(jié)果;B、利用OCR光學(xué)字符識(shí)別對(duì)待監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中的光學(xué)文字信息進(jìn)行識(shí)別，經(jīng)過影像輸入、影像前處理、文字特征抽取，形成基于文字的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，將轉(zhuǎn)換的文字信息與分類數(shù)據(jù)模型中的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比得到識(shí)別結(jié)果。
[0007]所述的輿情展示終端包括預(yù)警展示墻或者智能終端。
[0008]根據(jù)用戶的自行選擇將用戶需要的內(nèi)容推送到輿情展示終端，或者/和將后臺(tái)服務(wù)器認(rèn)為是重大負(fù)面的輿情事件推送到輿情展示終端。
[0009]當(dāng)深度學(xué)習(xí)分析步驟和視覺技術(shù)分析步驟中識(shí)別到有相同的輿情數(shù)據(jù)，則將所述輿情數(shù)據(jù)以第一等級(jí)的類別推送到輿情展示終端；當(dāng)深度學(xué)習(xí)分析步驟和視覺技術(shù)分析步驟中得到不同的輿情數(shù)據(jù)，則將輿情數(shù)據(jù)以第二等級(jí)的類別推送到輿情展示終端;所述的第一等級(jí)和第二等級(jí)以不同的方式在輿情展示終端上進(jìn)行顯示。
[0010]—種基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的廣播電視輿情分析方法還包括一個(gè)搜索查詢與統(tǒng)計(jì)分類步驟:用戶通過輿情監(jiān)測(cè)終端對(duì)特定輿情相關(guān)事件進(jìn)行搜索查詢，后臺(tái)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分類后發(fā)送至輿情監(jiān)測(cè)終端，用戶進(jìn)行查看。
[0011]采用所述方法的系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集終端、數(shù)據(jù)處理中心和展示區(qū)；所述的數(shù)據(jù)采集終端用于對(duì)待監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的采集;所述的處理中心包括:
大數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)器:用于挖掘用于建立模型和特征庫(kù)的素材；
大數(shù)據(jù)處理服務(wù)器:用于對(duì)大數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)器挖掘到的素材進(jìn)行分析與處理，保留可以使用的素材；同時(shí)，還用于在需要的時(shí)候?qū)Υ鎯?chǔ)的素材進(jìn)行提取與分析，分別形成分類數(shù)據(jù)模型和特征庫(kù)；
大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)服務(wù)器:用于存儲(chǔ)通過大數(shù)據(jù)處理服務(wù)器處理過后的包括特殊場(chǎng)景、企業(yè)圖標(biāo)、特定地標(biāo)、物體、敏感人物在內(nèi)的圖片素材和視頻素材；
媒體存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù):用于存儲(chǔ)從數(shù)據(jù)采集終端發(fā)送來的待監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)；
媒體分析服務(wù)器:用于對(duì)待監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的分析匹配與結(jié)果輸出；
所述的展示區(qū)用于對(duì)待監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的分析結(jié)果進(jìn)行展示。
[0012]本發(fā)明的有益效果是:本發(fā)明包括基于深度學(xué)技術(shù)的對(duì)輿情信息數(shù)據(jù)的提取鑒別過程:首先通過對(duì)大量的素材數(shù)據(jù)(包括圖像、視頻、語(yǔ)音和OCR光學(xué)字符)進(jìn)行多次反復(fù)的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練生成數(shù)據(jù)模型，同時(shí)結(jié)合計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)(局部特征抓取與匹配)生成圖像特征庫(kù)。從有線數(shù)字電視、有線廣播電視、衛(wèi)星電視、無線廣播電視等傳播媒體中獲取待監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)(包括音頻、視頻、圖片)作為深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)模型的輸入，利用建立的數(shù)據(jù)模型對(duì)待監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別。同時(shí)，結(jié)合計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)將大量的素材數(shù)據(jù)形成特征指紋庫(kù)，待監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的特征值與特征指紋庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，若對(duì)比成功，則認(rèn)為待監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中含有輿情信息。如果在待監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中檢測(cè)到輿情信息，系統(tǒng)將會(huì)通過app推送或者信息展示報(bào)警的方式將此輿情信息及關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)告知用戶。
【附圖說明】
[0013]圖1為本發(fā)明方法流程圖；
圖2為本發(fā)明系統(tǒng)方框圖。
【具體實(shí)施方式】
[0014]下面結(jié)合附圖進(jìn)一步詳細(xì)描述本發(fā)明的技術(shù)方案:如圖1所示，一種基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的廣播電視輿情分析方法，它包括深度學(xué)習(xí)分析步驟和視覺技術(shù)分析步驟；
所述的深度學(xué)習(xí)分析步驟包括以下子步驟:
SI 1:建立輿情數(shù)據(jù)模型:在并行運(yùn)算設(shè)備上，利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)大量的包括特殊場(chǎng)景、企業(yè)圖標(biāo)、特定地標(biāo)、物體、敏感人物在內(nèi)的圖片素材和視頻素材進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)，最終形成包含特殊場(chǎng)景、企業(yè)圖標(biāo)、特定地標(biāo)、物體、敏感人物的基于圖像、語(yǔ)音和文字的分類數(shù)據(jù)模型;所述的深度學(xué)習(xí)技術(shù)包括基于深度學(xué)習(xí)的語(yǔ)音識(shí)別和基于深度學(xué)習(xí)的ORC光學(xué)字符識(shí)別;所述的基于深度學(xué)習(xí)的語(yǔ)音識(shí)別將素材中的音頻內(nèi)容進(jìn)行識(shí)別，并轉(zhuǎn)化為通用格式的文檔以供分析判別;所述的基于深度學(xué)習(xí)的ORC光學(xué)字符識(shí)別將素材中的文字信息轉(zhuǎn)化為通用格式的文檔以供分析判別。
[0015]S12:基于深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)模型的輿情監(jiān)測(cè):將待監(jiān)測(cè)的圖像和視頻數(shù)據(jù)作為輸入數(shù)據(jù)，利用訓(xùn)練后得到的分類數(shù)據(jù)模型對(duì)待監(jiān)測(cè)的圖像和視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別，并將識(shí)別結(jié)果推送到輿情展示終端;步驟S12中的對(duì)待監(jiān)測(cè)的圖像和視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別包括:A、利用語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)對(duì)待監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中的音頻內(nèi)容進(jìn)行識(shí)別并將識(shí)別到的語(yǔ)音內(nèi)容轉(zhuǎn)化為文字信息，將轉(zhuǎn)換的文字信息與分類數(shù)據(jù)模型中的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比得到識(shí)別結(jié)果;B、利用OCR光學(xué)字符識(shí)別對(duì)待監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中的光學(xué)文字信息進(jìn)行識(shí)別，經(jīng)過影像輸入、影像前處理、文字特征抽取，形成基于文字的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，將轉(zhuǎn)換的文字信息與分類數(shù)據(jù)模型中的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比得到識(shí)別結(jié)果。
[0016]所述的視覺技術(shù)分析步驟包括以下子步驟:
S21:建立輿情信息特征庫(kù):利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)即局部特征抓取與匹配的SURF、SIFT特征點(diǎn)提取及匹配方法，提取包括特殊場(chǎng)景、企業(yè)圖標(biāo)、特定地標(biāo)、物體和敏感人物的素材圖片和視頻的特征點(diǎn)，將特征點(diǎn)匯集成特征庫(kù)并進(jìn)行存儲(chǔ)；
S22:基于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的輿情監(jiān)測(cè):特征庫(kù)形成后，將待監(jiān)測(cè)的圖片和視頻特征點(diǎn)與特征庫(kù)中的特征點(diǎn)進(jìn)行匹配，若匹配成功，則查找出電視節(jié)目中的輿情信息;將獲取到的敏感信息推送至輿情展示終端。
[0017]所述的輿情展示終端包括預(yù)警展示墻或者智能終端。
[0018]通過app推送或者預(yù)警展示墻的方式將獲取到的敏感信息推送給客戶，提高客戶對(duì)電視新聞媒體的輿情反應(yīng)效率，并在出現(xiàn)重大負(fù)面輿情事件的情況下進(jìn)行及時(shí)提示，方便的對(duì)相關(guān)新聞進(jìn)行調(diào)閱查看，以便采取對(duì)應(yīng)措施。
[0019]根據(jù)用戶的自行選擇將用戶需要的內(nèi)容推送到輿情展示終端，或者/和將后臺(tái)服務(wù)器認(rèn)為是重大負(fù)面的輿情事件推送到輿情展示終端。
[0020]當(dāng)深度學(xué)習(xí)分析步驟和視覺技術(shù)分析步驟中識(shí)別到有相同的輿情數(shù)據(jù)，則將所述輿情數(shù)據(jù)以第一等級(jí)的類別推送到輿情展示終端；當(dāng)深度學(xué)習(xí)分析步驟和視覺技術(shù)分析步驟中得到不同的輿情數(shù)據(jù)，則將輿情數(shù)據(jù)以第二等級(jí)的類別推送到輿情展示終端;所述的第一等級(jí)和第二等級(jí)以不同的方式在輿情展示終端上進(jìn)行顯示。
[0021]—種基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的廣播電視輿情分析方法還包括一個(gè)搜索查詢與統(tǒng)計(jì)分類步驟:用戶通過輿情監(jiān)測(cè)終端對(duì)特定輿情相關(guān)事件進(jìn)行搜索查詢，后臺(tái)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分類后發(fā)送至輿情監(jiān)測(cè)終端，用戶進(jìn)行查看。
[0022]采用所述方法的系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集終端、數(shù)據(jù)處理中心和展示區(qū)；所述的數(shù)據(jù)采集終端用于對(duì)待監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的采集;所述的處理中心包括:
大數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)器:用于挖掘用于建立模型和特征庫(kù)的素材；
大數(shù)據(jù)處理服務(wù)器:用于對(duì)大數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)器挖掘到的素材進(jìn)行分析與處理，保留可以使用的素材；同時(shí)，還用于在需要的時(shí)候?qū)Υ鎯?chǔ)的素材進(jìn)行提取與分析，分別形成分類數(shù)據(jù)模型和特征庫(kù)；
大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)服務(wù)器:用于存儲(chǔ)通過大數(shù)據(jù)處理服務(wù)器處理過后的包括特殊場(chǎng)景、企業(yè)圖標(biāo)、特定地標(biāo)、物體、敏感人物在內(nèi)的圖片素材和視頻素材；
媒體存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù):用于存儲(chǔ)從數(shù)據(jù)采集終端發(fā)送來的待監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)；
媒體分析服務(wù)器:用于對(duì)待監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的分析匹配與結(jié)果輸出；
所述的展示區(qū)用于對(duì)待監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的分析結(jié)果進(jìn)行展示。
【主權(quán)項(xiàng)】
1.一種基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的廣播電視輿情分析方法，其特征在于:它包括深度學(xué)習(xí)分析步驟和視覺技術(shù)分析步驟； 所述的深度學(xué)習(xí)分析步驟包括以下子步驟: Sll:建立輿情數(shù)據(jù)模型:在并行運(yùn)算設(shè)備上，利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)大量的包括特殊場(chǎng)景、企業(yè)圖標(biāo)、特定地標(biāo)、物體、敏感人物在內(nèi)的圖片素材和視頻素材進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)，最終形成包含特殊場(chǎng)景、企業(yè)圖標(biāo)、特定地標(biāo)、物體、敏感人物的基于圖像、語(yǔ)音和文字的分類數(shù)據(jù)豐旲型; S12:基于深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)模型的輿情監(jiān)測(cè):將待監(jiān)測(cè)的圖像和視頻數(shù)據(jù)作為輸入數(shù)據(jù)，利用訓(xùn)練后得到的分類數(shù)據(jù)模型對(duì)待監(jiān)測(cè)的圖像和視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別，并將識(shí)別結(jié)果推送到輿情展示終端； 所述的視覺技術(shù)分析步驟包括以下子步驟: S21:建立輿情信息特征庫(kù):利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)即局部特征抓取與匹配的SURF、SIFT特征點(diǎn)提取及匹配方法，提取包括特殊場(chǎng)景、企業(yè)圖標(biāo)、特定地標(biāo)、物體和敏感人物的素材圖片和視頻的特征點(diǎn)，將特征點(diǎn)匯集成特征庫(kù)并進(jìn)行存儲(chǔ)； S22:基于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的輿情監(jiān)測(cè):特征庫(kù)形成后，將待監(jiān)測(cè)的圖片和視頻特征點(diǎn)與特征庫(kù)中的特征點(diǎn)進(jìn)行匹配，若匹配成功，則查找出電視節(jié)目中的輿情信息;將獲取到的敏感信息推送至輿情展示終端。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的廣播電視輿情分析方法，其特征在于:步驟SI I中所述的深度學(xué)習(xí)技術(shù)包括基于深度學(xué)習(xí)的語(yǔ)音識(shí)別和基于深度學(xué)習(xí)的ORC光學(xué)字符識(shí)別;所述的基于深度學(xué)習(xí)的語(yǔ)音識(shí)別將素材中的音頻內(nèi)容進(jìn)行識(shí)別，并轉(zhuǎn)化為通用格式的文檔以供分析判別;所述的基于深度學(xué)習(xí)的ORC光學(xué)字符識(shí)別將素材中的文字信息轉(zhuǎn)化為通用格式的文檔以供分析判別。3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的廣播電視輿情分析方法，其特征在于:步驟S12中的對(duì)待監(jiān)測(cè)的圖像和視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別包括:A、利用語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)對(duì)待監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中的音頻內(nèi)容進(jìn)行識(shí)別并將識(shí)別到的語(yǔ)音內(nèi)容轉(zhuǎn)化為文字信息，將轉(zhuǎn)換的文字信息與分類數(shù)據(jù)模型中的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比得到識(shí)別結(jié)果;B、利用OCR光學(xué)字符識(shí)別對(duì)待監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中的光學(xué)文字信息進(jìn)行識(shí)別，經(jīng)過影像輸入、影像前處理、文字特征抽取，形成基于文字的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，將轉(zhuǎn)換的文字信息與分類數(shù)據(jù)模型中的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比得到識(shí)別結(jié)果。4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的廣播電視輿情分析方法，其特征在于:所述的輿情展示終端包括預(yù)警展示墻或者智能終端。5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的廣播電視輿情分析方法，其特征在于:根據(jù)用戶的自行選擇將用戶需要的內(nèi)容推送到輿情展示終端，或者/和將后臺(tái)服務(wù)器認(rèn)為是重大負(fù)面的輿情事件推送到輿情展示終端。6.根據(jù)權(quán)利要求1或5所述的一種基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的廣播電視輿情分析方法，其特征在于:當(dāng)深度學(xué)習(xí)分析步驟和視覺技術(shù)分析步驟中識(shí)別到有相同的輿情數(shù)據(jù)，則將所述輿情數(shù)據(jù)以第一等級(jí)的類別推送到輿情展示終端；當(dāng)深度學(xué)習(xí)分析步驟和視覺技術(shù)分析步驟中得到不同的輿情數(shù)據(jù)，則將輿情數(shù)據(jù)以第二等級(jí)的類別推送到輿情展示終端;所述的第一等級(jí)和第二等級(jí)以不同的方式在輿情展示終端上進(jìn)行顯示。7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的廣播電視輿情分析方法，其特征在于:還包括一個(gè)搜索查詢與統(tǒng)計(jì)分類步驟:用戶通過輿情監(jiān)測(cè)終端對(duì)特定輿情相關(guān)事件進(jìn)行搜索查詢，后臺(tái)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分類后發(fā)送至輿情監(jiān)測(cè)終端，用戶進(jìn)行查看。8.采用權(quán)利要求1?7中任意一項(xiàng)所述方法的系統(tǒng)，其特征在于:包括數(shù)據(jù)采集終端、數(shù)據(jù)處理中心和展示區(qū)；所述的數(shù)據(jù)采集終端用于對(duì)待監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的采集;所述的處理中心包括: 大數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)器:用于挖掘用于建立模型和特征庫(kù)的素材； 大數(shù)據(jù)處理服務(wù)器:用于對(duì)大數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)器挖掘到的素材進(jìn)行分析與處理，保留可以使用的素材；同時(shí)，還用于在需要的時(shí)候?qū)Υ鎯?chǔ)的素材進(jìn)行提取與分析，分別形成分類數(shù)據(jù)模型和特征庫(kù)； 大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)服務(wù)器:用于存儲(chǔ)通過大數(shù)據(jù)處理服務(wù)器處理過后的包括特殊場(chǎng)景、企業(yè)圖標(biāo)、特定地標(biāo)、物體、敏感人物在內(nèi)的圖片素材和視頻素材； 媒體存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù):用于存儲(chǔ)從數(shù)據(jù)采集終端發(fā)送來的待監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)； 媒體分析服務(wù)器:用于對(duì)待監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的分析匹配與結(jié)果輸出； 所述的展示區(qū)用于對(duì)待監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的分析結(jié)果進(jìn)行展示。
【文檔編號(hào)】G06K9/62GK106095903SQ201610400856
【公開日】2016年11月9日
【申請(qǐng)日】2016年6月8日
【發(fā)明人】曾兵, 賈宇, 郭先會(huì), 何海詣, 董文杰
【申請(qǐng)人】成都三零凱天通信實(shí)業(yè)有限公司