【技术实现步骤摘要】
一种视频审核的方法及系统
本专利技术涉及信息
，尤其涉及一种视频审核的方法及系统。
技术介绍
随着互联网技术的繁荣发展，网络上的视频也越来越多。通常情况下，出于监管的目的，需要对视频的内容进行审核，以过滤包含违规信息的视频。近年来，图像识别技术的发展，使得非人工的视频审核成为可能。通常情况下，需将视频解码为视频的帧，通过图像识别技术对帧进行识别和审核，从而实现对视频的审核。视频往往包含大量的帧，逐帧审核所带来的运算量是庞大的。同时，视频拍摄的对象一般是连续的场景，因此视频的相邻帧通常是类似的，因此，在审核视频时可以对视频的帧进行抽样，仅审核抽样得到的帧。帧的抽样方法直接影响到视频的审核结果。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种视频审核的方法与系统，在对视频进行采样时，根据抽样得到的当前帧的特征参数确定当前帧的抽样间隔，提升了视频审核的准确度。第一方面，本专利技术实施例提供一种由计算设备运行的视频审核方法。该方法包括：获取该视频；从该视频中选取当前帧；提取该当前帧的特征参数；根据该...
【技术保护点】
1.一种由计算设备运行的视频审核方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取所述视频；/n从所述视频中选取当前帧；/n提取所述当前帧的特征参数；/n根据所述当前帧的特征参数确定所述当前帧的抽样间隔；/n根据所述当前帧的抽样间隔从所述视频中获取下一抽样帧，所述下一抽样帧和所述当前帧之间间隔的帧的个数为所述当前帧的抽样间隔；/n确定所述下一抽样帧是否为违规帧；/n根据所述确定结果，确定所述视频的审核结果。/n
【技术特征摘要】
1.一种由计算设备运行的视频审核方法，其特征在于，所述方法包括：
获取所述视频；
从所述视频中选取当前帧；
提取所述当前帧的特征参数；
根据所述当前帧的特征参数确定所述当前帧的抽样间隔；
根据所述当前帧的抽样间隔从所述视频中获取下一抽样帧，所述下一抽样帧和所述当前帧之间间隔的帧的个数为所述当前帧的抽样间隔；
确定所述下一抽样帧是否为违规帧；
根据所述确定结果，确定所述视频的审核结果。
2.根据权利要求1中所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前帧的特征参数确定所述当前帧的抽样间隔包括：
将所述当前帧的特征参数输入强化学习网络，获得所述当前帧的抽样间隔，其中，所述强化学习网络由训练集训练得到，所述训练集包括至少一个训练视频和每个训练视频对应的先验知识，每个训练视频对应的先验知识包括所述每个训练视频包括的各个帧是否为违规帧的信息。
3.根据权利要求1中所述的方法，其特征在于，所述获取所述视频前，所述方法还包括训练强化学习网络，所述训练强化学习网络包括：
从训练集中获取训练视频和所述训练视频的先验知识，所述训练视频的先验知识包括所述训练视频包括的各个帧是否为违规帧的信息；
提取所述训练视频的第一帧的特征参数，将所述第一帧的特征参数输入所述强化学习网络；
获取所述强化学习网络根据所述第一帧的特征参数输出的所述第一帧的抽样间隔；
根据所述第一帧的抽样间隔，从所述训练视频中获取所述训练视频的第二帧，所述训练视频中所述第二帧和所述第一帧之间间隔的帧的个数为所述第一帧的抽样间隔；
根据所述训练视频的先验知识，确定所述第二帧是否为违规帧；
根据所述确定结果生成奖励，所述奖励作用于所述强化学习网络；
所述根据所述当前帧的特征参数确定所述当前帧的抽样间隔包括：
将所述当前帧的特征参数输入所述训练后的强化学习网络，获得所述当前帧的抽样间隔。
4.根据权利要求3中所述的方法，其特征在于，根据所述确定结果生成奖励之前，所述方法还包括：
根据所述训练视频的先验知识，确定所述第一帧与所述第二帧之间的违规帧的个数和非违规帧的个数；
根据所述确定结果生成奖励包括：
根据所述确定结果、所述第一帧与所述第二帧之间的违规帧的个数和非违规帧的个数生成所述奖励。
5.一种运行在计算设备中的视频审核系统，其特征在于，所述系统包括审核设备，所述审核设备用于：
获取所述视频；
从所述视频中选取当前帧；
提取所述当前帧的特征参数；
根据所述当前帧的特征参数确定所述当前帧的抽样间隔；
根据所述当前帧的抽样间隔从所述视频中获取下一抽样帧，所述下一抽样帧和所述当前帧之间间隔的帧的个数为所述当前帧的抽样间隔；
确定所述下一抽样帧是否为违规帧；
根据所述确定结果，确定所述视频的审核结果。
6.根据权利要求5中所述的系统，其特征在于，所述系统还包括强化学习网络训练设备，所述强化学习网络训练设备用于由训练集训练得到强化学习网络，所述训练集包括至少一个训练视频和每个训练视频对应的先验知识，每个训练视频对应的先验知识包括所述每个训练视频包括的各个帧是否为违规帧的信息；
所述根据所述当前帧的特征参数确定...
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