识别捕食保护动物的人工智能治理网络内容方法

本发明涉及人工智能，特别是涉及一种识别捕食保护动物的人工智能治理网络内容方法。

背景技术：

1、捕杀、食用国家保护类动物是禁止的。

2、在实现本发明过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：捕杀、食用国家保护类动物的识别存在困难，因为捕杀、食用国家保护类动物的样本非常少，从而识别捕杀食用国家保护类动物的深度学习模型很难有效地训练测试，由于样本量不足，往往使得训练出来的模型在使用时的识别率非常低。

3、因此，现有技术还有待于改进和发展。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对现有技术的缺陷或不足，提供识别捕食保护动物的人工智能治理网络内容方法，分别训练测试有较多样本的捕食识别模型和保护动物识别模型，来识别捕杀保护动物，提高了识别率。

2、第一方面，本发明实施例提供一种人工智能治理方法，所述方法包括：

3、捕杀食用动物识别深度学习模型使用步骤：获取待检测的网络内容作为输入，通过捕杀食用动物识别深度学习模型计算得到的输出作为所述待检测的网络内容中的捕杀食用动物的内容的标注，作为待检测的网络内容的第一标注；

4、保护类动物识别深度学习模型使用步骤：获取待检测的网络内容作为输入，通过保护类动物识别深度学习模型计算得到的输出作为所述待检测的网络内容中的保护类动物的标注，作为待检测的网络内容的第二标注；

5、第一捕食保护类动物内容检测步骤：若待检测的网络内容的第二标注不为空，且待检测的网络内容的第一标注不为空，且若待检测的网络内容的第二标注与待检测的网络内容的第一标注有重叠的部分，则所述所述待检测的网络内容中有捕食保护类动物的内容；将所述有重叠部分的所述第一标注和所述第二标注的并集作为所述待检测的网络内容中捕食保护类动物的内容的标注。

6、优选地，所述方法还包括：

7、第二捕食保护类动物内容检测步骤：待检测的网络内容的第一标注不为空，将待检测的网络内容的第一标注中的捕杀食用动物的内容作为输入，通过保护类动物识别深度学习模型计算得到的输出作为所述待检测的网络内容中的捕杀食用保护类动物的标注。

8、优选地，所述方法还包括：

9、第三捕食保护类动物内容检测步骤：待检测的网络内容的第二标注不为空，将待检测的网络内容的第二标注中的保护类动物及其周围预设范围内的内容作为输入，通过捕杀食用动物识别深度学习模型计算得到的输出作为所述待检测的网络内容中的捕杀食用保护类动物的标注。

10、优选地，所述方法还包括：

11、捕杀食用保护类动物识别深度学习模型使用步骤：将待检测的网络内容作为输入，通过捕杀食用保护类动物识别深度学习模型的计算得到的输出作为所述网络内容中的捕杀食用保护类动物的内容的标注。

12、第二方面，本发明实施例提供一种人工智能治理系统，所述系统包括：

13、捕杀食用动物识别深度学习模型使用模块：获取待检测的网络内容作为输入，通过捕杀食用动物识别深度学习模型计算得到的输出作为所述待检测的网络内容中的捕杀食用动物的内容的标注，作为待检测的网络内容的第一标注；

14、保护类动物识别深度学习模型使用模块：获取待检测的网络内容作为输入，通过保护类动物识别深度学习模型计算得到的输出作为所述待检测的网络内容中的保护类动物的标注，作为待检测的网络内容的第二标注；

15、第一捕食保护类动物内容检测模块：若待检测的网络内容的第二标注不为空，且待检测的网络内容的第一标注不为空，且若待检测的网络内容的第二标注与待检测的网络内容的第一标注有重叠的部分，则所述所述待检测的网络内容中有捕食保护类动物的内容；将所述有重叠部分的所述第一标注和所述第二标注的并集作为所述待检测的网络内容中捕食保护类动物的内容的标注。

16、优选地，所述系统还包括：

17、第二捕食保护类动物内容检测模块：待检测的网络内容的第一标注不为空，将待检测的网络内容的第一标注中的捕杀食用动物的内容作为输入，通过保护类动物识别深度学习模型计算得到的输出作为所述待检测的网络内容中的捕杀食用保护类动物的标注。

18、优选地，所述系统还包括：

19、第三捕食保护类动物内容检测模块：待检测的网络内容的第二标注不为空，将待检测的网络内容的第二标注中的保护类动物及其周围预设范围内的内容作为输入，通过捕杀食用动物识别深度学习模型计算得到的输出作为所述待检测的网络内容中的捕杀食用保护类动物的标注。

20、优选地，所述系统还包括：

21、捕杀食用保护类动物识别深度学习模型使用模块：将待检测的网络内容作为输入，通过捕杀食用保护类动物识别深度学习模型的计算得到的输出作为所述网络内容中的捕杀食用保护类动物的内容的标注。

22、第三方面，本发明实施例提供一种人工智能治理装置，所述装置包括第二方面实施例任意一项所述系统的模块。

23、第四方面，本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现第一方面实施例任意一项所述方法的步骤。

24、第五方面，本发明实施例提供一种机器人，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的人工智能机器人程序，所述处理器执行所述程序时实现第一方面实施例任意一项所述方法的步骤。

25、本实施例提供的识别捕食保护动物的人工智能治理网络内容方法，通过训练具有较多样本的捕杀食用动物的人工智能识别模型，来识别捕杀食用动物的网络内容，再训练具有较多样本的保护类动物的样本来训练识别保护类动物的人工智能模型，然后在捕杀食用动物的网络内容中识别出其中动物是否为保护类动物，从而能够识别出捕食保护动物的网络内容，并且提高了识别的准确率。

技术特征：

1.一种人工智能治理方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的人工智能治理方法，其特征在于，所述方法还包括：

3.根据权利要求1所述的人工智能治理方法，其特征在于，所述方法还包括：

4.根据权利要求1所述的人工智能治理方法，其特征在于，所述方法还包括：

5.一种人工智能治理系统，其特征在于，所述系统包括：

6.根据权利要求5所述的人工智能治理系统，其特征在于，所述系统还包括：

7.根据权利要求5所述的人工智能治理系统，其特征在于，所述系统还包括：

8.根据权利要求5所述的人工智能治理系统，其特征在于，所述系统还包括：

9.一种机器人，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的人工智能机器人程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1-4任意一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现权利要求1-4任意一项所述方法的步骤。

技术总结识别捕食保护动物的人工智能治理网络内容方法，通过训练具有较多样本的捕杀食用动物的人工智能识别模型，来识别捕杀食用动物的网络内容，再训练具有较多样本的保护类动物的样本来训练识别保护类动物的人工智能模型，然后在捕杀食用动物的网络内容中识别出其中动物是否为保护类动物，从而能够识别出捕食保护动物的网络内容，并且提高了识别的准确率。技术研发人员：朱定局受保护的技术使用者：华南师范大学技术研发日：技术公布日：2024/9/9