《电视技术》第47卷第1期(总第566期)61PARTS&DESIGN器件与设计文献引用格式：汤冻，奚晓轶，闫涛.一种用于电视节目播出异态识别的人工智能模型训练方法[J].电视技术，2023，47（1）：61-65.TANGD，XIXY，YANT.TrainingmethodofAImodelfortelevisionbroadcastabnormalimagerecognition[J].VideoEngineering，2023，47（1）：61-65.中图分类号：TN931.3文献标识码：ADOI：10.16280/j.videoe.2023.01.013一种用于电视节目播出异态识别的人工智能模型训练方法汤冻，奚晓轶，闫涛（江苏省广播电视总台，江苏南京210013）摘要：提出一种用于电视节目画面播出异态识别的人工智能模型训练方法，解决没有针对广播电视安全播出监看领域图像识别的神经网络模型，以及自有模型训练异态样本量少的问题。最终训练集可以达到97%的训练精度，实际测试检测准确度超过90%，可以满足应用需求。关键词：人工智能；图像识别；模型训练TrainingMethodofAIModelforTelevisionBroadcastAbnormalImageRecognitionTANGDong,XIXiaoyi,YANTao(JiangsuBroadcastingCorporation,Nanjing210013,China)Abstract:ThispaperproposesanAImodeltrainingmethodfortherecognitionofabnormalpictureofTVprogrambroadcast,whichsolvestheproblemthatthenumberofabnormalsamplesissmall,andthereisnoneuralnetworkmodelforimagerecognitioninthefieldofbroadcastandtelevisionbroadcastmonitoring.Thefinaltrainingsetcanreach97%ofthetrainingaccuracy,andtheactualtestdetectionaccuracyexceeds90%,whichcanmeettheapplicationrequirements.Keywords:artificialintelligence;patternrecognition;modeltraining0引言监听监看是广播电视安全播出的重要环节。播出机房值班人员需同时监看上百个活动画面，存在一定的视觉盲区。长时间监看大量活动画面，人员易产生视觉疲劳，导致注意力下降。部分画面异常现象出现时长可能不足0.5s，难以被人眼或监看设备捕捉。如果多个画面异常同时出现，值班人员难以快速准确判断故障原因，可能延误播出故障的及时处理。同时，传统监听监看系统对系统硬件的要求较高。随着人工智能技术的发展，人工智能技术为智能化的异态画面检测提供了新的思路和方法。江苏省广播电视总台研发了一套广播电视异态画面检测系统和分析系统，通过人工智能图像识别技术，实时识别异态画面，提示值班人员关注播出异常。在研发过程中，项目组发现由于广播电视节目画面异态样本少，用...
