一、项目场景
本项目聚焦于广告牌内容的视觉识别与敏感词、违禁词检测，主要应用于户外广告合规性监测、广告发布前审核、多场景广告内容管理以及品牌合规性监控等场景。通过OCR技术对广告牌文字进行实时识别与精准审核，能够快速发现并预警违规内容，确保广告发布符合法律法规和品牌规范，有效提升广告管理效率，降低法律风险，同时保障品牌形象和市场声誉。
二、项目方向
本项目通过OCR技术结合视觉识别，对广告牌内容进行实时监测与敏感词、违禁词检测，旨在实现以下具体效果和功能：
1、高效精准的文字识别与审核：利用先进的OCR技术，对广告牌上的文字进行高精度识别，确保文字内容能够被快速提取并转化为可处理的文本格式。结合自定义的敏感词和违禁词库，系统能够实时检测广告内容中的违规词汇，及时发出预警，避免因内容问题导致的法律风险。
2、自动化审核流程：实现广告发布前的自动化审核机制，减少人工审核的时间和成本，同时提高审核的准确性和一致性。通过自动化流程，企业可以快速评估广告内容的合规性，并及时调整不符合规范的内容。
3、提升广告合规性与品牌形象：通过精准检测和预警机制，确保广告内容符合法律法规和行业规范，避免因违规内容引发的负面舆情，从而提升品牌形象和市场声誉。同时，该系统能够为广告投放提供合规性保障，增强广告的可信度和吸引力。
4、多场景应用与灵活部署：本方案适用于多种广告场景，包括户外广告牌、电子屏广告、临时宣传海报等。系统支持灵活部署，可根据不同场景的需求进行定制化配置，满足多样化的广告审核需求。
5、数据驱动的决策支持：系统能够记录和分析检测到的敏感词和违禁词数据，为企业提供广告内容管理的可视化报告和决策支持。通过这些数据，企业可以优化广告内容策略，进一步提升广告效果和市场竞争力。
三、项目技术流程
3.1 设计方案
3.1.1 图像采集与预处理
图像采集：部署高清摄像头或移动设备，对广告牌进行实时图像采集。摄像头需具备高分辨率（≥4K）、低光照适应能力（≥0.1 lux）和宽动态范围（≥120 dB），以确保在不同环境条件下采集到清晰、完整的图像。
图像预处理：对采集到的图像进行预处理，包括灰度化、去噪、二值化、对比度增强和倾斜校正。预处理流程采用OpenCV库实现，优化图像质量，减少环境干扰，提升OCR识别的准确率。
3.1.2 文字检测与提取
文字区域检测：使用深度学习目标检测模型（如PaddlePaddle或EfficientDet）对图像中的文字区域进行定位。模型通过卷积神经网络（CNN）提取图像特征，结合非极大值抑制（NMS）算法去除冗余检测框，精准定位文字区域。
文字提取：对检测到的文字区域进行裁剪和归一化处理，确保输入到OCR模块的图像质量一致。支持多语言文字识别，适应不同广告场景下的文字排版和语言需求。
3.1.3 OCR文字识别
OCR模型选择：采用深度学习驱动的OCR模型（如CRNN、ASTER或基于Transformer的OCR模型），结合开源工具（如Tesseract或PaddleOCR）进行文字识别。模型支持端到端的文字识别，能够处理复杂排版和低质量图像。
识别优化：通过数据增强（如图像旋转、缩放、扭曲）和迁移学习，优化OCR模型在广告牌场景下的识别性能。支持多语言识别和自定义字符集，提升模型的泛化能力。
3.1.4 敏感词与违禁词检测
文本预处理：对OCR识别出的文本进行清洗和标准化处理，包括去除特殊符号、统一编码格式等。采用NLP技术对文本进行分词、词性标注和句法分析，为后续检测提供结构化数据。
检测算法：结合规则引擎（如DFA算法）和机器学习模型（如BERT、RoBERTa）进行敏感词与违禁词检测。规则引擎支持快速匹配已知敏感词库，机器学习模型通过语义理解检测潜在违规内容，提升检测的准确性和灵活性。
动态更新机制：支持敏感词库的动态更新，通过在线学习或增量训练，实时调整模型以适应新的法规和企业规范。
3.1.5 预警与反馈
预警机制：当检测到敏感词或违禁词时，系统通过多渠道预警机制（如邮件、短信、系统通知）实时通知管理人员。预警信息包括违规内容、广告位置、检测时间等详细信息。
反馈机制：提供可视化界面，展示检测结果和预警记录。管理人员可通过系统界面快速查看违规内容，进行人工复核，并记录处理结果，形成闭环管理。
设计流程图
3.2 架构设计
架构设计总体框架图
四、项目技术方案
4.1 技术选型与技术栈
OCR技术：采用深度学习驱动的OCR模型（如PaddleOCR、Tesseract）进行文字识别，支持多语言和复杂排版。
NLP技术：结合BERT、RoBERTa等预训练语言模型进行敏感词检测，支持动态更新词库。
图像预处理：使用OpenCV进行灰度化、去噪、二值化和倾斜校正，提升图像质量。
目标检测：采用PaddlePaddle或EfficientDet进行文字区域检测，确保高效、准确的文字定位。
预警机制：通过API接口实现多渠道预警（邮件、短信、系统通知），结合Web可视化界面展示检测结果。
4.2 技术方案详细设计
4.2.1 图像采集与预处理
硬件设备采集数据图
图像采集：部署高分辨率摄像头（≥4K）或移动设备，实时采集广告牌图像，确保图像清晰、完整。
预处理流程：
灰度化：将彩色图像转换为灰度图像，减少数据量，提升处理效率。
去噪：使用高斯滤波或中值滤波去除图像噪声。
二值化：将灰度图像转换为黑白二值图像，突出文字区域。
对比度增强：通过直方图均衡化提升图像对比度。
倾斜校正：使用Hough变换检测并校正图像倾斜角度。
4.2.2 文字检测与提取
文字区域检测：使用PaddlePaddle目标检测模型定位图像中的文字区域，结合NMS算法去除冗余检测框。
文字提取：对检测到的文字区域进行裁剪和归一化处理，确保输入OCR模块的图像质量一致。
4.2.3 OCR文字识别
OCR模型选择：采用PaddleOCR进行高精度文字识别，支持多语言和复杂排版。
识别优化：通过数据增强（如图像旋转、缩放）和迁移学习，提升OCR在低质量图像和复杂场景下的识别性能。
后处理：对OCR识别结果进行排版解析，支持多栏、单栏等多种排版格式。
4.2.4 敏感词与违禁词检测
文本预处理：对OCR识别出的文本进行清洗和标准化处理，包括去除特殊符号、统一编码格式。
检测算法：
规则引擎：结合DFA算法进行快速规则匹配，支持自定义敏感词库。
语义分析：使用BERT预训练语言模型进行语义分析，检测潜在违规内容。
动态更新机制：支持在线学习和增量训练，实时调整模型以适应新的法规和企业规范。
4.2.5 预警与反馈
预警机制：当检测到敏感词或违禁词时，通过邮件、短信或系统通知实时推送预警信息。
反馈机制：提供Web可视化界面，展示检测结果和预警记录，支持人工复核和处理结果记录。
4.3 技术优势
高精度识别：OCR技术结合深度学习模型，支持复杂排版和低质量图像识别，识别准确率≥95%。
高效处理：通过GPU加速和多线程处理，实现从图像采集到预警反馈的实时性。
动态适应性：支持敏感词库和模型参数的动态更新，实时适应新的法规和企业规范。
多渠道预警：结合API接口实现多渠道预警，确保管理人员能够及时响应。
4.4 实施步骤
系统部署：在服务器上部署OCR、NLP和预警模块，集成高清摄像头或移动设备进行图像采集。
数据标注与模型训练：对广告牌图像进行标注，训练OCR和目标检测模型，优化识别精度。
敏感词库定制：根据广告行业法规和企业需求，定制敏感词和违禁词库。
系统测试与优化：在实际场景中测试系统性能，优化图像预处理和OCR识别流程。
上线与监控：系统上线后，持续监控识别效果和预警反馈，定期更新词库和模型。
4.4 项目案例图
设备界面图
框选识别区域图
识别出敏感词图