基于深度学习的跨模态内容安全检测系统及方法

本发明涉及跨模态内容安全检测技术领域，具体涉及基于深度学习的跨模态内容安全检测系统及方法。该方法包括：本发明获取多模态数据，对图像数据采用聚类算法对图像灰度值进行聚类分析，在不同的聚类空间按照各聚类空间所包含图像信息的占比确定均衡化后图像直方图的拉伸范围，并对增强后的图像数据进行图像特征表示的提取；将图像特征表示、文本特征表示和音频特征表示进行特征表示对齐，并对对齐后的各模态表示进行融合，得到多模态的融合特征表示；将多模态的融合特征表示输入到内容安全检测模型中，输出内容安全检测结果，能够提高跨模态场景下有害信息的识别精度和识别效率，保证跨模态内容的传播规范性。