一种基于深度学习的直播行为跟踪系统

本发明涉及直播行为监控技术领域，尤指一种基于深度学习的直播行为跟踪系统，通过对直播视频流同步提取图像和音频数据，结合帧抽取、图像增强和语音识别，获得高质量的多源信息，提升特征分析的准确性。通过预训练卷积神经网络提取图像特征，深度学习模型提取音频特征，并融合语音转写文本，基于注意力机制动态调整各模态特征的权重，实现对复杂场景和隐蔽违规行为的精准识别，有效应对图像伪装、隐语表达风险。实时输出违规类别及置信度，一旦检测到疑似违规行为，立即触发告警、中断或遮蔽操作，并将相关证据上传至审核数据库。实现了对直播违规行为的高效、准确和全流程管控。