一种快速审核视频内容的处理方法技术

本发明专利技术提供了一种快速审核视频内容的处理方法，将待审核的批量视频数据上传到数据存储模块；数据处理策略配置模块配置好数据处理的方式，配置定量识别阈值来决定一次识别的视频帧数量，配置终止阈值来决定提前结束识别任务；将视频统一解码抽帧并去重；查看视频识别结果是否已存在缓存服务中，若存在，则直接返回结果；若不存在，则将解码去重后的数据输入识别模块，批量对视频帧数据进行违规类型的识别，并将识别结果发送到缓存服务中并返回结果。本发明专利技术可以配置批量识别和提前结束策略，多种识别模型结合，自动完成对大量视频的内容审核，极大的便利了用户使用性；识别模型极大的提高了识别的准确率和速度，大大提高了审核效率。效率。效率。

【技术实现步骤摘要】
一种快速审核视频内容的处理方法


[0001]本专利技术涉及互联网视频处理
，特别涉及一种提升视频内容审核速度的处理方法。

技术介绍

[0002]随着大数据时代的热潮，互联网技术的发展蒸蒸日上，网络上的视频资源也越来越多。这就造成了互联网上的视频多种多样，内容也是鱼龙混杂。诸如一些视频片段含色情、暴力、政治敏感、侵犯版权的内容。保护互联网环境，以及保护视频版权人的权益变得尤为重要。因此需要对视频的内容进行审核。
[0003]目前互联网用户的数量与日俱增，单一视频的点击量，播放量和转发量累计可达上千万次甚至上亿次。但是目前审核视频技术无论是人工还是系统审核大多都是系统从头至尾的审核视频包括大量的重复视频，并且逐个视频解码审核。但是一般视频长达几十分钟甚至一两个小时，在庞大的视频数量下，这种审核方式的效率就显得微不足道。
[0004]当前深度学习识别模型都为单一的分类模型，仅能依靠单一的分类模型来确定视频是否为违规类型，这对于某些特定或者复杂内容的违规视频，识别的准确率不高，造成该违规视频漏处理，无效处理。大大浪费了处理时间，进本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种提升视频审核速度的处理方法，其特征在于包括如下步骤：S1.客户上传批量待审核视频数据到数据存储服务中；S2.服务端配置识别和数据处理策略；S3.从数据存储服务中获取批量待审核视频数据；S4.根据配置的识别和数据处理策略对待审核的视频数据进行解码抽帧去重处理；S5.判断缓存服务中是否已存在识别视频结果或者存在相同、相似特征的视频帧数据，若存在则将结果发送至客户端，若不存在则继续向下执行；S6.将上述S4步骤去重后的视频帧数据，批量送入多种深度学习模型结合的识别模型以及改进的检测模型中识别；S7.将识别结果进行融合；S8.将识别结果发送到缓存服务中；S9.将识别结果发送至客户端。2.根据权利要求1所述的处理方法，其特征在于上述步骤S2中的服务端配置识别和数据处理策略，包括如下步骤：S21.配置数据处理策略；S22.视频进行抽帧处理；S23.配置定量识别阈值；S24.配置终止阈值。配置终止阈值，当待审核视频帧数据识别为违规类型的数量达到终止阈值时，提前结束识别任务，即判定该待审核视频为违规类型。在本实施例中，与现有的技术不同，服务端可以自由配置好数据处理策略以及各个阈值，以适应不同内容场景的待审核视频数据，包括多种违规类型视频的混合场景。3.根据权利要求1所述的处理方法，其特征在于上述步骤S4中的对待审核的视频数据进行解码抽帧去重处理，包括如下步骤：：S41.获取批量待审核视频数据；S42.批量待审核视频统一解码；S43.批量待审核视频抽帧；S44.抽帧后的视频帧数据去重。4.根据权利要求3所述的处理方法，其特征在于上述步骤S42中批量待审核视频统一解码；具体的对视频数据采用cpu解码或者采用gpu解码，并采用多线程的方式对视频数据进行统一批量解码。5.根据权利要求3所述的处理方法，其特征在于上述步骤S43中批量待审核视频抽帧；具体的，根据配置的抽帧策略，对视频进行抽帧，抽帧使用ffmpeg方法或opencv方法，采用ffmpeg结合GPU多进程进行快速批量抽帧。6.根据权利要求3所述的处理方法，其特征在于上述步骤S44中抽帧后的视频帧数据去重；具体的，采用opencv中的图像特征匹配方法去重。7.根据权利要求1所述的处理方法，其特征在于上述步骤S5中判断视频识别结果是否已存在缓存服务中，若存在则将结果发送至客户端，若不存在则继续向下执行...

【专利技术属性】
技术研发人员：姚焙继，吴馨，
申请(专利权)人：南京讯思雅信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：