[发明专利]多媒体事件信息的检测方法、装置、服务器及存储介质

权利要求书

1.一种多媒体事件信息的检测方法，其特征在于，包括：

获取多媒体事件信息的多个信息特征维度的信息特征向量；所述多个信息特征维度为预先定义的用于决策所述多媒体事件信息是否属于异常事件信息的维度；

对所述多个信息特征维度的信息特征向量进行融合处理，得到所述多媒体事件信息的融合特征向量；

对所述融合特征向量进行特征分析，得到所述多媒体事件信息的异常概率；

根据所述异常概率，确定对所述多媒体事件信息的检测结果。

2.根据权利要求1所述的多媒体事件信息的检测方法，其特征在于，所述根据所述异常概率，确定对所述多媒体事件信息的检测结果，包括：

若所述多媒体事件信息的异常概率大于或者等于预设异常概率，则确定所述多媒体事件信息的标签信息为异常标签信息；

若所述多媒体事件信息的异常概率小于所述预设异常概率，则将所述多媒体事件信息发送至对应的事件识别终端，触发所述事件识别终端返回所述多媒体事件信息的标签信息。

3.根据权利要求2所述的多媒体事件信息的检测方法，其特征在于，所述对所述融合特征向量进行特征分析，得到所述多媒体事件信息的异常概率，包括：

将所述融合特征向量输入预先训练的多媒体事件识别模型，利用所述多媒体事件识别模型对所述融合特征向量进行卷积处理和全连接处理，得到所述多媒体事件信息的异常概率。

4.根据权利要求3所述的多媒体事件信息的检测方法，其特征在于，在将所述多媒体事件信息发送至对应的事件识别终端，触发所述事件识别终端返回所述多媒体事件信息的标签信息之后，还包括：

从所述事件识别终端返回的多媒体事件信息中，筛选出所述标签信息为异常标签信息的多媒体事件信息，作为样本事件信息；

根据所述样本事件信息对所述预先训练的多媒体事件识别模型进行再次训练，直至训练后的多媒体事件识别模型满足收敛条件；

若所述训练后的多媒体事件识别模型满足所述收敛条件，则将所述预先训练的多媒体事件识别模型，更新为所述训练后的多媒体事件识别模型。

5.根据权利要求1所述的多媒体事件信息的检测方法，其特征在于，对所述多个信息特征维度的信息特征向量进行融合处理，得到所述多媒体事件信息的融合特征向量，包括：

按照预设顺序，对所述多个信息特征维度的信息特征向量进行拼接处理，得到拼接处理后的特征向量；

对所述拼接处理后的特征向量进行激活处理，得到激活处理后的特征向量，作为所述多媒体事件信息的融合特征向量。

6.根据权利要求1至5任一项所述的多媒体事件信息的检测方法，其特征在于，所述获取多媒体事件信息的多个信息特征维度的信息特征向量，包括：

获取所述多媒体事件信息对应的多个信息特征维度的信息；所述多个信息特征维度的信息包括视频信息、图像信息、文本信息、音频信息、账户信息或者微表情信息；

分别将所述多媒体事件信息的各个信息特征维度的信息输入预先训练的特征向量生成模型中，利用所述特征向量生成模型分别对所述多媒体事件信息的各个信息特征维度的信息进行特征融合处理，得到所述多媒体事件信息的各个信息特征维度的信息特征向量。

7.一种多媒体事件信息的检测装置，其特征在于，包括：

向量获取单元，被配置为执行获取多媒体事件信息的多个信息特征维度的信息特征向量；所述多个信息特征维度为预先定义的用于决策所述多媒体事件信息是否属于异常事件信息的维度；

融合处理单元，被配置为执行对所述多个信息特征维度的信息特征向量进行融合处理，得到所述多媒体事件信息的融合特征向量；

概率确定单元，被配置为执行对所述融合特征向量进行特征分析，得到所述多媒体事件信息的异常概率；

结果确定单元，被配置为执行根据所述异常概率，确定对所述多媒体事件信息的检测结果。