一种基于区块链网络的信息处理方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种基于区块链网络的信息处理方法，包括：获取目标视频，并根据目标视频确定与目标视频相匹配的文本信息；将目标视频及对应的与目标视频相匹配的文本信息发送至区块链网络，以使区块链网络的节点将目标视频及对应的与目标视频相匹配的文本信息填充至新区块，且当对新区块共识一致时，将新区块追加至区块链的尾部。本发明专利技术还提供了基于区块链网络的信息处理装置、电子设备及存储介质。本发明专利技术能够实现通过区块链网络保存目标视频及对应的与目标视频相匹配的文本信息，保证目标视频及对应的与目标视频相匹配的文本信息的公平公正，不可篡改，有效提高信息安全，避免目标视频及对应的与目标视频相匹配的文本信息的泄露。

An information processing method and device based on blockchain network

【技术实现步骤摘要】
一种基于区块链网络的信息处理方法及装置分案说明本申请基于申请号为：201910878129.5、申请日为2019年09月17日、专利技术名称为：一种信息处理方法、装置及存储介质的中国专利申请提出，在该中国专利申请记载的范围内提出分案，该中国专利申请的全部内容在此引入本申请作为参考。
本专利技术涉及信息处理技术，尤其涉及信息处理方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
传统技术条件下，多媒体信息的需求量呈现爆发式增长，传统的信息处理技术已无法应对多媒体数据在标注、描述等任务上的需求。用自然语言对视频、图像等进行描述，对于人类来说非常简单，但对机器来说却是一项很难的任务，这需要机器能够跨越对图像理解的语义鸿沟，正确融合计算机视觉和自然语言处理这两项技术。近年来，很多基于深度学习的方法和系统被开发出来处理混合语音信号的分离和识别，如深度吸引网络。为此，人工智能技术(AI，ArtificialIntelligence)提供了训练适当的语音识别网络来支持上述应用的方案。其中，人工智能是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于区块链网络的信息处理方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取目标视频，并根据所述目标视频确定与所述目标视频相匹配的文本信息；/n将所述目标视频及对应的与所述目标视频相匹配的文本信息发送至区块链网络，以使/n所述区块链网络的节点将目标视频及对应的与所述目标视频相匹配的文本信息填充至所述新区块，且当对所述新区块共识一致时，将所述新区块追加至区块链的尾部。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于区块链网络的信息处理方法，其特征在于，所述方法包括：
获取目标视频，并根据所述目标视频确定与所述目标视频相匹配的文本信息；
将所述目标视频及对应的与所述目标视频相匹配的文本信息发送至区块链网络，以使
所述区块链网络的节点将目标视频及对应的与所述目标视频相匹配的文本信息填充至所述新区块，且当对所述新区块共识一致时，将所述新区块追加至区块链的尾部。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标视频确定与所述目标视频相匹配的文本信息，包括：
对所述目标视频进行解析以实现获取所述目标视频的视频参数；
根据所述目标视频的视频参数，提取所述目标视频的图像特征向量和语音特征向量；
基于所述图像特征向量和所述语音特征向量，对所述目标视频进行内容识别，得到与所述目标视频相匹配的文本信息，其中，所述文本信息用于通过自然语言对所述目标视频的内容进行描述。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述目标视频进行解析以实现获取所述目标视频的视频参数，包括：
对所述目标视频进行解析，获取所述目标视频的时序信息；
根据所述目标视频的时序信息，对所述目标视频所对应的视频信息进行解析，获取与所述目标视频相对应的播放时长参数与存储位置参数。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标视频的视频参数，提取所述目标视频的图像特征向量和语音特征向量，包括：
响应于所述目标视频的时序信息，根据与所述目标视频相对应的播放时长参数与存储位置参数，通过图像分类网络对所述目标视频所包括的图像帧进行处理，形成与所述目标视频的时序信息相匹配的图像特征向量；
响应于所述目标视频的时序信息，根据与所述目标视频相对应的播放时长参数与存储位置参数，通过语音分类的卷积神经网络对所述目标视频所包括的音频信息进行处理，形成与所述目标视频的时序信息相匹配的语音特征向量。


5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述图像特征向量和所述语音特征向量，对所述目标视频进行内容识别，得到与所述目标视频相匹配的文本信息，包括：
通过图像语义识别网络对所述图像特征向量进行语义识别处理，形成与图像特征向量相匹配的图像语义识别结果；
通过语音语义识别网络对所述语音特征向量进行语义识别处理，形成与语音特征向量相匹配的语音语义识别结果；
对所述图像语义识别结果和所述语音语义识别结果进行语义整合处理，形成与所述目标视频相匹配的文本信息。


6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述通过图像语义识别网络对所述图像特征向量进行语义识别处理，形成与图像特征向量相匹配的图像语义识别结果，包括：
通过基于注意力机制的循环卷积神经网络，对所述图像特征向量进行语义识别处理，形成相应的第一图像语义识别结果；
通过基于记忆机制的卷积神经网络，对所述图像特征向量进行语义识别处理，形成相应的第二图像语义识别结果；
对所述第一图像语义识别结果和所述第二图像语义识别结果进行语义整合处理，形成与图像特征向量相匹配的图像语义识别结果。


7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
提取所述目标视频中的相应视频样本，其中，所述视频样本包括至少两帧视频图像帧；
提取所述视频样本中每一帧视频图像帧的至少两个局部特征；
根据每一帧视频图像帧中各个局部特征所对应的权重参数，对每一帧视频图像帧中的局部特征进行特征整合处理，得到每一帧视频图像帧的局部特征向量；
根据每一帧视频图像帧的局部特征向量、以及所述视频样本中图像的时序信息，对所述视频样本进行内容识别，得到所述目标视频的视频内容信息，所述视频内容信息包括视频内容描述...

【专利技术属性】
技术研发人员：俄万有，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44