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

作者：石殷巧; 刘守印; 马超

来源：计算机与现代化, 2018, (11): 69-76.

• 深度学习
• 物体检测
• 内容推荐
• Faster R-CNN
• MobileNet

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深度学习轻量级模型MobileNet以提高检测速度和准确率,降低内存。在实现上,通过联合编译Java和C++代码提高算法运行效率,通过反馈系统减小物体类别数量,提高实时性。

• 单位
  百度; 华中师范大学