[发明专利]基于语义分析的视频检测方法和系统

说明书

本发明提供一种基于语义分析的视频检测的方法和系统，通过计算每一帧的直方图在梯度方向的特征值，得到图像跳跃点，使用标签进行标注，将标签后一时刻的帧图像并行输入语义分析模型和图形分析模型，判断帧图像是否合规，进而判断成段的视频数据流是否合规，本发明能够快速识别和有效处理不合规的视频图像。

技术领域

本申请涉及网络多媒体领域，尤其涉及一种基于语义分析的视频检测的方法和系统。

背景技术

随着网络的快速发展，出现了大量的视频节目，丰富了人们的业余生活。但是也带来了问题，在视频中可能会出现暴力等不合规的内容，成为危害社会的隐患。面对不合规的视频，由于网络传播速度非常快，需要能够快速识别和有效处理。同时，现有技术中多为文字和图像的识别方法，缺乏针对视频的识别方法。

因此，急需一种针对性的基于语义分析的视频检测的方法和系统。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于语义分析的视频检测的方法和系统，通过计算每一帧的直方图在梯度方向的特征值，得到图像跳跃点，使用标签进行标注，将标签后一时刻的帧图像并行输入语义分析模型和图形分析模型，判断帧图像是否合规，进而判断成段的视频数据流是否合规；本发明能够快速识别和有效处理不合规的视频图像。

第一方面，本申请提供一种基于语义分析的视频检测的方法，所述方法包括：

获取视频数据流，计算每一帧的直方图在梯度方向的特征值，当所述帧与帧之间的所述特征值之差大于预设的阈值时，判定该帧与帧之间出现图像跳跃，并在该帧与帧之间插入标签，所述标签用于标注图像跳跃的点；

根据所述标签，提取标签后一时刻的帧图像，将其输入语义分析模型，分析该帧图像中包含的文字信息，获取关键文字特征，判断该帧图像是否包括不合规的文字内容，得出第一判断结果；

将所述标签后一时刻的帧图像，并行输入图形分析模型，识别该帧图像中包含的物体信息，获取关键物体特征，判断该帧图像是否包括不合规的图形内容，得出第二判断结果；

根据所述第一判断结果和第二判断结果，确定所述标签后一时刻的帧图像是否合规，如果合规则将当前标签与下一个标签之间的一段视频数据流判定为合规视频数据流，存储在服务器中；反之则判定当前标签与下一个标签之间的一段视频数据流为不合规，删除该段视频数据流；

移动到下一个标签，重复提取标签后一时刻的帧图像的动作，直到全部视频数据流判定完毕。

结合第一方面，在第一方面第一种可能的实现方式中，所述直方图在梯度方向的特征值包括检测图像的灰度质心位置的变化。

结合第一方面，在第一方面第二种可能的实现方式中，所述获取视频数据流包括获取多个不同平台来源的视频，以及对所述视频数据流进行编解码。

结合第一方面，在第一方面第三种可能的实现方式中，所述语义分析模型和图形分析模型的内核均使用神经网络模型。

第二方面，本申请提供一种基于语义分析的视频检测的系统，所述系统包括处理器以及存储器：

所述存储器用于存储程序代码，并将所述程序代码传输给所述处理器；

所述处理器用于根据所述程序代码中的指令执行第一方面四种可能中任一项所述的方法。

第三方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质用于存储程序代码，所述程序代码用于执行第一方面四种可能中任一项所述的方法。

本发明提供一种基于语义分析的视频检测的方法和系统，通过计算每一帧的直方图在梯度方向的特征值，得到图像跳跃点，使用标签进行标注，将标签后一时刻的帧图像并行输入语义分析模型和图形分析模型，判断帧图像是否合规，进而判断成段的视频数据流是否合规。

附图说明