内容审核-文本

深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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应用场景 内容审核 -图像 内容审核-图像有以下应用场景： 视频直播 在互动直播场景中，成千上万个房间并发直播，人工审核直播内容几乎不可能。基于图像审核能力，可对所有房间内容实时监控，识别可疑房间并进行预警。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。 响应速度快：视频直播响应速度小于0

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向量的列名列表，如col1，col2 "" topn 是 输出的距离最近的向量的数目。取值范围[1,+∞) 20 distance_type 是 距离的计算方式。取值[cosine] "cosine" distance_threshold 是 距离的阈值。当两个向量的距离小于此值时输出。取值范围（0,+∞）

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什么是图像识别 图像识别（Image Recognition），是指利用计算机对图像进行分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术，包括媒资图像标签，名人识别，主体识别，翻拍识别、图像标签等。 图像识别以开放API（Application Programming Inter

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1)，支持4位小数，如0.9999，超出部分系统自动丢弃。 height 否 String 水印图片高，值有两种形式： 整数型代表水印图片高的像素值，范围[8，4096]，单位px。 小数型代表相对输出视频分辨率高的比率，范围(0，1)，支持4位小数，如0.9999，超出部分系统自动丢弃。 base

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分析指标列表 名称 说明 分析说明 分辨率 Resolution 图像分辨率。此处使用面积值作为统计值。 通过指标分析结果查看是否有偏移点。如果存在偏移点，可以对偏移点做resize操作或直接删除。 图片高宽比 Aspect Ratio 图像高宽比，即图片的高度/图片的宽度。 一

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1)，支持4位小数，如0.9999，超出部分系统自动丢弃。 height 否 String 水印图片高，值有两种形式： 整数型代表水印图片高的像素值，范围[8，4096]，单位px。 小数型代表相对输出视频分辨率高的比率，范围(0，1)，支持4位小数，如0.9999，超出部分系统自动丢弃。 base

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1)，支持4位小数，如0.9999，超出部分系统自动丢弃。 height String 水印图片高，值有两种形式： 整数型代表水印图片高的像素值，范围[8，4096]，单位px。 小数型代表相对输出视频分辨率高的比率，范围(0，1)，支持4位小数，如0.9999，超出部分系统自动丢弃。 base

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向量距离计算接口 l2_distance 功能说明：计算两个向量的欧式距离。 入参1的类型：floatvector 入参2的类型：floatvector 出参类型：float8 代码示例： gaussdb=# SELECT l2_distance(floatvector('[1,2

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转码的一种方式，是指一个视频源文件在一个转码任务中输出多个分辨率、码率的视频文件，以满足不同终端、不同网速的播放需求。 画质增强 是指通过传统成熟的超分辨率算法与AI深度学习的画质增强算法相结合，达到视频分辨率提升、视频画质提升等效果，可用于2K视频转4K视频、修复视频的受损图像，提升已有视频播放画质等效果。

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SO/IEC动态图像专家组（MPEG）联合组成的联合视频组（JVT，Joint Video Team）提出的高度压缩数字视频编解码器标准，同时也是MPEG-4第十部分。 H.264标准的主要目标是：与其它现有的视频编码标准相比，在相同的带宽下提供更加优秀的图像质量。它既保留了以往

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产品优势 检测准确 基于深度学习技术和大量的样本库，帮助客户快速准确进行违规内容检测，维护内容安全。 功能丰富 提供图文视频内容检测，覆盖涉黄、广告、涉暴等多种违规风险的内容检测，以及检测图像清晰度和构图质量等功能。 稳定可靠 内容审核服务已成功应用于各类场景，基于华为等企业客户的长期实践，经受过复杂场景考验。

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1。 图1 自动学习操作流程 项目类型介绍 图像分类 图像分类项目，是对图像进行分类。添加图片并对图像进行分类标注。完成图片标注后开始模型训练，即可快速生成图像分类模型。可应用于商品的自动分类、运输车辆种类识别和残次品的自动分类。例如质量检查的场景，则可以上传产品图片，将图片标注

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如果不满足此要求，例如在夜晚或光线不足的白天等环境，会使得采集人脸图像曝光不足，获取的人脸画面偏暗、噪点偏多，导致发送至FRS服务的图片正确率偏低。 人脸两侧光照强度差值不宜过大。 如果不满足此要求，即左右侧光照强度如果差异过大，采集的人脸图像有“阴阳脸”现象（半张脸暗，半张脸亮）。 行人背面光照强度<正面光照强度*

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助用户打造智能化业务系统，提升业务效率。 内容审核-图像 图像内容审核，利用深度神经网络模型对图片内容进行检测，准确识别图像中的暴恐元素、涉黄内容等，帮助业务规避违规风险。 内容审核-文本 文本内容审核 ，采用人工智能文本检测技术有效识别涉黄、广告、辱骂、违禁品和灌水文本内容，提供定制化的文本敏感内容审核方案。

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low您可以参考Workflow简介。 图1 自动学习操作流程 图2 Workflow运行流程 项目类型介绍 图像分类 图像分类项目，是对图像进行分类。需要添加图片并对图像进行分类标注，完成图片标注后开始模型训练，即可快速生成图像分类模型。可应用于商品的自动分类、运输车辆种类识别

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挡。为了保证检测算法的准确率，需要确保画面图像中安全帽清晰可辩。同时，摄像头画面中场景尽量干净简单、空旷，避免场景复杂造成误检。 摄像头参数基本设置 不同品牌的摄像头都有一些基本的视频设置，例如分辨率、帧率和码率等。 分辨率：建议1080P，不低于720P且不高于1080P。 帧

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培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、语音识别、 机器翻译 编程实验 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作

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如果不满足此要求，例如在夜晚或光线不足的白天等环境，会使得采集人脸图像曝光不足，获取的人脸画面偏暗、噪点偏多，导致发送至FRS服务的图片正确率偏低。 人脸两侧光照强度差值不宜过大。 如果不满足此要求，即左右侧光照强度如果差异过大，采集的人脸图像有“阴阳脸”现象（半张脸暗，半张脸亮）。 行人背面光照强度<正面光照强度*

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