ÖzBu çalışmada derin öğrenme metodu olan evrişimli sinir ağları (Convolutional Neural Networks -CNN) ve transfer öğrenme metodu kullanılarak tütün mamulleri, alkollü içecek ve silah gibi istenmeyen nesnelerin tespitini ve sınıflamasını yapan bir model geliştirilmiştir. Bu model Tensorflow JS'e dönüştürülerek, internet tarayıcısı için bir eklenti olarak geliştirilmiştir. Bu eklenti ile izlenen videolardan anlık görüntüler alınarak eğitilen model üzerinde sınıflandırmalar yapılmıştır. Videolar üzerinde yapılan sınıflamalarda gerekli görülen sonuçlar, Google tarafından sağlanan bir bulut hizmeti olan Firebase'in RealTimeDatabase' e kaydedilmiştir. Kaydedilen veri tabanı kullanılarak daha önceden kötü içerik tespiti yapılmış videoların engellenmesi sağlanmıştır. Tarayıcıdan yapılan tespitlerin son 25 tanesi bilgilendirme amaçlı kullanıcı tarafından görüntülenebilmektedir. Bu çalışmada, izlenen videolardan anlık görüntüler alınarak model ile sınıflama yapılmıştır. Gerekli hallerde videonun bilgisi veri tabanına eklenebilmektedir ve veri tabanına kayıtlı videoların görüntülenmesi filtre edilebilmektedir. Geliştirilen sistem hem fiziksel cihazlar hem de emülatör aracılığıyla test edilmiştir. CNN ile geliştirilen derin öğrenme modelinin ağ yapısı oluşturulmasında iki yol benimsenmiştir. Birincisinde, tüm ağ modeli tarafımızca oluşturduğumuz modeldir. Bu modelde, parametre sayısı 7.752.707 adettir ve %86,75 eğitim ve %88,02 test doğruluğu elde edilmiştir. İkinci olarak, transfer öğrenme metodu kullanılarak, başarısı literatürde kanıtlanmış modellerden olan MobileNetV2 tercih edilmiştir. Çıkış katmanları düzenlenmiş bu modelde eğitilebilir 593.155 adet ve toplamda 2.852.675 adet parametre ile %65,34 eğitim ve %50,35 test doğruluğu elde edilmiştir. Yapılan çalışma sonucunda, video içeriklerini filtrelemek için CNN modelinin daha verimli olacağı bulgusuna ulaşılmıştır.