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基于深度学习的安卓APP视频枪支检测技术研究
雷青;荆丽桦;赵德明;郑继龙
【期刊名称】《信息网络安全》 【年(卷),期】2016(000)009
【摘 要】随着移动互联网的飞速发展，基于安卓操作系统的智能终端成为互联网资源最主要流通渠道。由于APP未知应用功能点的不可见性，目前安卓应用商城针对应用程序的功能测试只能采用手工测试，而随着应用数量的快速增长，纯手工测试已经不能满足测试需求。为了进行安卓视频多媒体APP自动监控，净化网络环境，文章提出了一种基于深度学习的安卓APP视频枪支检测方法。该方法突破了从安卓系统底层获取APP视频数据的技术难点，提出了一种基于安卓多媒体框架的视频数据获取方法；针对枪支检测问题，结合深度学习物体检测框架Faster R-CNN，提出了一种局部—整体联合检测方法（Part-Whole-Gun，PWG），显著提高了枪支的检测精度。通过监控并智能分析安卓APP中的视频数据，对含有枪支的敏感视频进行有效过滤，可有效辅助网络环境的净化。%With the rapid development of the Moblile Internet, Android OS has become the most important internet content delivery channels. Unfortunately, different types of videos, which threaten the stability of the society, appear, due to chaotic APP supervision approaches. In this paper, with the objectives of monitoring the Android video applications automatically and thus purifying the network environment, we proposed a gun detection system, which is based on deep learning, for Android APP videos. By overcoming the dififculty of extracting the APP video data from the bottom layer of the
Android system, we designed a new video acquiring approach according to the Android multimedia framework. We also developed a part-whole-gun (PWG) detection method based on the Faster R-CNN framework for object detection. Experimental results demonstrate decent performances for practical test images. 【总页数】5页(P149-153)
【作 者】雷青;荆丽桦;赵德明;郑继龙
【作者单位】中国科学院信息工程研究所，北京100093;中国科学院信息工程研究所，北京100093;中国科学院信息工程研究所，北京100093;中国科学院信息工程研究所，北京100093 【正文语种】中 文 【中图分类】TP309 【相关文献】
1.基于App inventor的安卓版天气服务APP开发 [J], 胡睿;胡洪坡;张亭华 2.基于静态分析的虚假安卓APP分析与检测 [J], 齐林;刘功申;孟魁;蔡逆水 3.基于深度学习的安卓恶意应用检测 [J], 苏志达;祝跃飞;刘龙 4.基于深度学习的安卓恶意应用检测 [J], 王亚洲;王斌
5.基于安卓5 G信号参数获取上报的APP设计与实现 [J], 孙红;俞卫国
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2022-11-18
