视频风险提示方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种视频风险提示方法，包括以下步骤：将待推送视频的视频信息输入预先训练的用于识别高危动作的卷积神经网络进行处理，获得相应的处理结果；若处理结果中存在概率大于等于0.8的结果，则将待推送视频进行标记；当待推送视频推送时，发送风险提示至客户端。本发明专利技术还公开一种视频风险提示装置。通过上述方式，可对待推送视频进行高危动作识别，当识别出视频中存在高危动作时，进行风险提示，避免用户盲目模仿，产生危险。

【技术实现步骤摘要】
视频风险提示方法及装置
本专利技术涉及视频处理
，特别是涉及一种视频风险提示方法及装置。
技术介绍
短视频即短篇视频，通常为时长几分钟左右的视频作品，随着移动终端的普及和网络的提速，短视频越来越受到大众的青睐。对于短视频的内容，只要不违反法律法规、公序良俗即可，因此，短视频的内容可覆盖社会、生活的各个方面。其中，有一类为专业或资深人士所作的高难度动作视频，此类视频存在模仿风险，需要在用户观看该视频时，进行风险提示，防止用户盲目模仿。因此，为防止模仿产生风险，如何在用户观看短视频时，进行风险提示，是短视频平台亟待解决的问题之一。
技术实现思路
本专利技术主要解决的技术问题是提供一种视频风险提示方法及装置，能够在用户观看有模仿风险的短视频时，进行风险提示。为解决上述技术问题，本专利技术提供一种视频风险提示方法，包括以下步骤：将待推送视频的视频信息输入预先训练的用于识别高危动作的卷积神经网络进行处理，获得相应的处理结果；若处理结果中存在概率大于等于0.8的结果，则将待推送视频进行标记；当待推送视频推送时，发送风险提示至客户端。其中，卷积神经网络为3D卷积神经网络，通过以下步骤生成：采集高本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种视频风险提示方法，其特征在于，包括以下步骤：将待推送视频的视频信息输入预先训练的用于识别高危动作的卷积神经网络进行处理，获得相应的处理结果；若处理结果中存在概率大于等于0.8的结果，则将待推送视频进行标记；当待推送视频推送时，发送风险提示至客户端。

【技术特征摘要】
1.一种视频风险提示方法，其特征在于，包括以下步骤：将待推送视频的视频信息输入预先训练的用于识别高危动作的卷积神经网络进行处理，获得相应的处理结果；若处理结果中存在概率大于等于0.8的结果，则将待推送视频进行标记；当待推送视频推送时，发送风险提示至客户端。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述卷积神经网络为3D卷积神经网络，通过以下步骤生成：采集高难度动作视频，并对所述视频进行分类；根据视频信息和分类信息进行3D卷积神经网络训练。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述视频信息为视频本体，所述分类信息为视频对应的视频类型，其中，所述视频类型为体操、极限运动或危险动作。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述处理结果包括各视频类型及各视频类型对应的概率。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述风险提示为文本信息，用于提示请勿模仿。6.一种视频风险提示装置，其特征在于，包括：处理模块，...

【专利技术属性】
技术研发人员：李宝文，
申请(专利权)人：佛山市摄时度文化传播有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44