[发明专利]直播人数真实性检测方法、存储介质、电子设备及系统有效
申请号: | 201710774329.7 | 申请日: | 2017-08-31 |
公开(公告)号: | CN107509083B | 公开(公告)日: | 2018-09-04 |
发明(设计)人: | 周志刚;张文明;陈少杰 | 申请(专利权)人: | 武汉斗鱼网络科技有限公司 |
主分类号: | H04N21/2187 | 分类号: | H04N21/2187;H04N21/262;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 武汉智权专利代理事务所(特殊普通合伙) 42225 | 代理人: | 张凯 |
地址: | 430000 湖北省武汉市东湖开*** | 国省代码: | 湖北;42 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 直播 人数 真实性 检测 方法 存储 介质 电子设备 系统 | ||
1.一种直播人数真实性检测方法,其特征在于,包括:
S1:在直播客户端中集成深度学习框架,同时直播客户端进行深度训练学习以使直播客户端具有识别特定图案的能力;
S2:直播平台服务器周期性向直播房间内所有当前在线用户的直播客户端发送含有/不含有特定图案的图片,同时直播平台服务器后台对发送给直播客户端的图片进行是否含有特定图案的标注;
S3:直播客户端对所接收的图片进行判断,判断图片中是否含有特定图案,并将判断结果发送给直播平台服务器;
S4:直播平台服务器根据标注,对直播客户端返回的结果进行判断,若结果为正确,则不作处理,若结果为错误,则停止相应直播客户端对直播平台服务器的访问;
所述直播客户端集成的深度学习框架为卷积神经网络框架;
所述直播客户端进行深度训练学习的具体过程为:
S101:提供多张含有特定图案和不含有特定图案的图片,并在图片上对图片是否含有特定图案进行标识;
S102:基于提供的图片生成对应的Lmdb数据;
S103:将生成的Lmdb数据输入至卷积神经网络框架,执行卷积神经网络框架提供的命令工具,直播客户端进行深度训练学习,直至直播客户端具有识别特定图案的能力。
2.如权利要求1所述的一种直播人数真实性检测方法,其特征在于:
发送给直播客户端的含有/不含有特定图案的图片存储于直播平台服务器的数据库中;
直播平台服务器对数据库中存储的用于发送给直播客户端的含有/不含有特定图案的图片定期进行更新。
3.如权利要求1所述的一种直播人数真实性检测方法,其特征在于:
直播平台服务器对发送给直播客户端的图片进行编号;
直播客户端对所接收的图片进行判断,并将判断结果和所判断的图片的编号发送给直播平台服务器;
直播平台服务器结合所接收的判断结果和编号,根据标注,判断直播客户端返回的结果是否正确。
4.一种存储介质,该存储介质上存储有计算机程序,其特征在于:所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至3任一项所述的方法。
5.一种电子设备,包括存储器和处理器,存储器上储存有在处理器上运行的计算机程序,其特征在于:所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至3任一项所述的方法。
6.一种基于权利要求1所述方法的直播人数真实性检测系统,其特征在于,包括:
训练学习模块,其用于在直播客户端中集成深度学习框架,同时直播客户端进行深度训练学习以使直播客户端具有识别特定图案的能力;
传输模块,其用于使直播平台服务器周期性随机向直播房间内所有当前在线用户所登录的直播客户端发送含有/不含有特定图案的图片,同时直播平台服务器后台对发送给直播客户端的图片进行是否含有特定图案的标注;
判断模块,其用于使直播客户端对所接收的图片进行判断,判断图片中是否含有特定图案,并将判断结果发送给直播平台服务器,以及使直播平台服务器根据标注,对直播客户端返回的结果进行判断,若结果为正确,则不作处理,若结果为错误,则停止发送错误结果的直播客户端对直播平台服务器的访问。
7.如权利要求6所述的一种直播人数真实性检测系统,其特征在于:直播客户端集成的深度学习框架为卷积神经网络框架。
8.如权利要求6所述的一种直播人数真实性检测系统,其特征在于:发送给直播客户端的含有/不含有特定图案的图片存储于直播平台服务器的数据库中,且直播平台服务器对数据库中存储的用于发送给直播客户端的含有/不含有特定图案的图片定期进行更新。
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