[发明专利]一种基于内容识别的多媒体显示大屏安全防护系统和方法

说明书

本发明提供了一种基于内容识别的多媒体显示大屏安全防护系统和方法。该系统包括输入模块、输出模块、缓冲池、抽帧策略模块、色情识别模块、敏感文字识别模块、暴恐识别模块和决策模块。输入模块接收来自视频传输端口的输入，标准视频流。输出模块接收来自缓冲池的视频流，将其转换为各视频传输端口的视频信号或视频流报文。缓冲池切割视频流，建立FIFO队列。抽帧策略模块依据抽帧策略将视频流转换成图片集合。色情识别模块识别色情度。敏感文字识别模块识别敏感文字。暴恐识别模块识别暴恐信息。决策模块根据要求计算审核结果。本发明所述的系统和方法，采用缓冲机制，降低了对视频流畅度的影响；紧贴多媒体显示大屏布署，插入原系统视频流中，接管最终视频信号的通过，从目的端最终限制了误操作、恶意操作、恶意攻击带来的色情信息、敏感文字、暴恐信息。

技术领域

本发明涉及一种基于内容识别的多媒体显示大屏安全防护系统和方法，基于多媒体显示大屏显示内容缓冲，通过使用多种内容识别技术，可实现显示内容中色情信息、敏感文字、暴恐信息的识别，阻断显示，以避免这些信息通过多媒体显示大屏播出造成负面的公众影响。

缩略语及名词解释：

CNN：全称Convolutional Neural Network，卷积神经网络。

RNN：全称Recurrent Neural Networks，循环神经网络。

ResNet50：一种具有50层深度的残差网络设计。

Darknet19：一种带有19个卷积核5个max-pooling的卷积神经网络设计。

OCR：全称Optical Character Recognition，光学字符识别。是指电子设备(例如扫描仪或数码相机)检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程；即，针对印刷体字符，采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件，并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式，供文字处理软件进一步编辑加工的技术。

LSTM：全称Long Short Term Memory networks，长短期记忆网络。是一种特殊的RNN结构，能够学习到长期依赖关系。

背景技术

多媒体显示大屏目前主要应用于军事指挥、电力、交通监控、演播室等领域，随着智慧城市等发展，还将进一步进入安防、商业展示等市场。多媒体显示大屏作为智慧城市的一大终端显示平台，将在很多方面发挥作用，尤其是智慧交通领域，防寒、防水、防灰、亮度高、可拼接、易维护等优点使得它在交通显示终端领域中得以脱颖而出，成为智慧城市交通大屏建设的必然选择。大量多媒体显示大屏设立在公共空间用于显示特定信息，出于舆论攻击的目的，可能被作为攻击目标播放色情信息、敏感文字、暴恐信息，造成社会负面影响。

现有的多媒体显示大屏播放系统，播放机制简单，对于播放内容识别不足，存在如下严重缺失：

1、对播放内容没有识别机制。多媒体显示大屏播放系统在播放既定内容时，未对播放内容进行识别，存在误操作或者恶意播放色情信息、敏感文字、暴恐信息的风险。

2、对播放内容发布终端没有认证机制。攻击者可在系统内部仿冒发布终端恶意播放色情信息、敏感文字、暴恐信息，对此多媒体显示大屏并不能有效识别播放内容来源的合法性，存在误播风险。

发明内容

本发明提供了一种基于内容识别的多媒体显示大屏安全防护系统和方法，基于多媒体显示大屏显示内容缓冲，通过使用多种内容识别技术，可实现显示内容中色情信息、敏感文字、暴恐信息的识别，阻断显示，以避免这些信息通过多媒体显示大屏播出造成负面的公众影响。

本发明所述的一种基于内容识别的多媒体显示大屏安全防护系统和方法，可从三个层面防护多媒体显示大屏的内容安全。