The embodiment of the application discloses a cheating user detection method, device, storage medium and electronic device, the method relates to the direction of computer vision in the field of artificial intelligence, the method includes: obtaining the video frame sequence corresponding to the game video, selecting multiple preset event video frame sequences acted by the preset game operation events from the video frame sequence, and detecting that the video frame sequence corresponding to the In the image detection area, when there is only cheating reference object, the preset event video frame is determined as cheating reference video frame. When the pixel parameters corresponding to the preset type of pixel points meet the preset pixel parameter conditions in the cheating detection area, the cheating reference video frame is determined as the target cheating video frame. When the number of video frames of the target cheating video frame meets the preset conditions, the cheating reference video frame is determined as the target cheating video frame When the quantity condition is met, the game user corresponding to the game video is determined to be the cheating user. This scheme can improve the efficiency of cheating user detection.
【技术实现步骤摘要】
一种作弊用户检测方法、装置、存储介质和电子设备
本申请涉及计算机
，具体涉及一种作弊用户检测方法、装置、存储介质和电子设备。
技术介绍
随着人工智能技术研究和进步，人工智能技术在多个领域展开研究和应用，例如常见的智能家居、智能穿戴设备、虚拟助理、智能音箱、智能营销、无人驾驶、自动驾驶、无人机、机器人、智能医疗、智能客服等，相信随着技术的发展，人工智能技术将在更多的领域得到应用，并发挥越来越重要的价值。其中，外挂是指通过修改游戏数据，而为游戏用户谋取利益的作弊程序或者作弊软件。游戏用户可以利用开外挂的行为，轻松获取游戏胜利、奖励、以及快感。由于开外挂的行为会破坏游戏的公平性，因此需要尽可能的禁止这种开外挂的行为。但是，现有技术中是通过目标检测，确定多个目标对象的位置信息，进而识别作弊用户，这种检测作弊用户的方法耗时过长，效率较低。
技术实现思路
本申请实施例提供一种作弊用户检测方法、装置、存储介质和电子设备，本方案可以提升作弊用户检测的效率。本申请实施例提供一种作弊用户检测方法，包括：...
【技术保护点】
1.一种作弊用户检测方法，其特征在于，包括：/n获取游戏视频对应的视频帧序列；/n从所述视频帧序列中选取出预设游戏操作事件所作用的多个预设事件视频帧序列，其中，所述预设事件视频帧序列中包括多个预设事件视频帧；/n当检测到所述预设事件视频帧里的对象检测区域中仅存在作弊参考对象时，将所述预设事件视频帧确定为作弊参考视频帧；/n当检测到所述作弊参考视频帧里的作弊判定区域中，预设类型的像素点所对应的像素点参数满足预设像素点参数条件时，将所述作弊参考视频帧确定为目标作弊视频帧；/n当所述目标作弊视频帧的视频帧数量满足预设数量条件时，确定所述游戏视频对应的游戏用户为作弊用户。/n
【技术特征摘要】 【专利技术属性】
1.一种作弊用户检测方法，其特征在于，包括：
获取游戏视频对应的视频帧序列；
从所述视频帧序列中选取出预设游戏操作事件所作用的多个预设事件视频帧序列，其中，所述预设事件视频帧序列中包括多个预设事件视频帧；
当检测到所述预设事件视频帧里的对象检测区域中仅存在作弊参考对象时，将所述预设事件视频帧确定为作弊参考视频帧；
当检测到所述作弊参考视频帧里的作弊判定区域中，预设类型的像素点所对应的像素点参数满足预设像素点参数条件时，将所述作弊参考视频帧确定为目标作弊视频帧；
当所述目标作弊视频帧的视频帧数量满足预设数量条件时，确定所述游戏视频对应的游戏用户为作弊用户。
2.根据权利要求1所述的作弊用户检测方法，其特征在于，从所述视频帧序列中选取出预设游戏操作事件所作用的多个预设事件视频帧序列，包括：
将所述视频帧序列划分为多个视频帧子序列；
检测每个视频帧子序列中各个视频帧所对应的游戏操作事件，得到每个视频帧对应的事件检测结果；
基于所述事件检测结果，从多个视频帧中确定出预设游戏操作事件所作用的多个预设事件视频帧；
基于所述多个预设事件视频帧，构建多个预设事件视频帧序列。
3.根据权利要求1所述的作弊用户检测方法，其特征在于，当检测到所述预设事件视频帧里的对象检测区域中仅存在作弊参考对象时，将所述预设事件视频帧确定为作弊参考视频帧，包括：
确定每个预设事件视频帧对应的对象检测区域；
检测所述对象检测区域中的虚拟对象，得到所述对象检测区域对应的对象检测结果；
当所述对象检测结果确定所述对象检测区域中仅存在作弊参考对象时，将所述预设事件视频帧确定为作弊参考视频帧。
4.根据权利要求3所述的作弊用户检测方法，其特征在于，确定每个预设事件视频帧对应的对象检测区域，包括：
根据所述预设事件视频帧中视频帧参考点的位置信息，确定对象检测区域参考点的位置信息；
基于所述对象检测区域参考点的位置信息，在所述预设事件视频帧中确定对象检测区域。
5.根据权利要求1所述的作弊用户检测方法，其特征在于，当检测到所述作弊参考视频帧里的作弊判定区域中，预设类型的像素点所对应的像素点参数满足预设像素点参数条件时，将所述作弊参考视频帧确定为目标作弊视频帧，包括：
确定每个作弊参考视频帧对应的作弊判定区域；
检测所述作弊判定区域中预设类型的像素点所对应的像素点参数；
技术研发人员：王翔宇，雷植程，段建波，
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
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