一种商户图像的风险检验方法、装置及设备制造方法及图纸

本说明书实施例公开了一种商户图像的风险检验方法、装置及设备。该方案可以应用于监管或者合规领域。该方案可以包括：在对商户图像进行风险检验时，预先采用预设图像处理操作对该商户图像进行处理以存储生成的图像处理结果，从而令风险检验规则可以直接对预存的图像处理结果进行检验，以得到图像风险检验结果。果。果。

【技术实现步骤摘要】
一种商户图像的风险检验方法、装置及设备


[0001]本申请涉及合规检验
，尤其涉及一种商户图像的风险检验方法、装置及设备。

技术介绍

[0002]商户在运营过程中，通常会在商务平台或者其他网站处发布该商户的宣传信息，因此，在对商户进行合规检查时，需要对商户在各个商务平台或者网站处发布的相关信息进行检查，以识别商户在经营过程中是否存在使用风险宣传信息或者进行非法经营活动等问题。目前通常会先采集包含商户信息的待检验图像，再人工对图像中包含的商户信息进行风险检查。
[0003]基于此，需要更为高效的针对商户图像的风险检验方法。

技术实现思路

[0004]本说明书实施例提供一种商户图像的风险检验方法、装置及设备，以减少对商户图像进行风险检验时所需使用的资源量。
[0005]为解决上述技术问题，本说明书实施例是这样实现的：
[0006]本说明书实施例提供的一种商户图像的风险检验方法，应用于风险检验服务器，包括：
[0007]在对目标网站处的商户图像进行风险检验时，获取所述商户图像的标识信息；
[0008]根据预先设置的图像处理结果存储地址，获取与所述标识信息具有对应关系的图像处理结果；所述图像处理结果是预先采用预设图像处理操作对所述商户图像进行处理而得到的处理结果；所述预设图像处理操作为所述商户图像所属应用场景的预处理操作信息所指示的图像处理操作；所述预设图像处理操作至少包括光学字符识别操作与物体识别操作中的一种；
[0009]利用风险检验规则对所述图像处理结果进行检验，得到图像风险检验结果。
[0010]本说明书实施例提供的一种商户图像的风险检验装置，应用于风险检验服务器，包括：
[0011]第一获取模块，用于在对目标网站处的商户图像进行风险检验时，获取所述商户图像的标识信息；
[0012]第二获取模块，用于根据预先设置的图像处理结果存储地址，获取与所述标识信息具有对应关系的图像处理结果；所述图像处理结果是预先采用预设图像处理操作对所述商户图像进行处理而得到的处理结果；所述预设图像处理操作为所述商户图像所属应用场景的预处理操作信息所指示的图像处理操作；所述预设图像处理操作至少包括光学字符识别操作与物体识别操作中的一种；
[0013]检验模块，用于利用风险检验规则对所述图像处理结果进行检验，得到图像风险检验结果。
[0014]本说明书实施例提供的一种商户图像的风险检验设备，包括：
[0015]至少一个处理器；以及，
[0016]与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
[0017]所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够：
[0018]在对目标网站处的商户图像进行风险检验时，获取所述商户图像的标识信息；
[0019]根据预先设置的图像处理结果存储地址，获取与所述标识信息具有对应关系的图像处理结果；所述图像处理结果是预先采用预设图像处理操作对所述商户图像进行处理而得到的处理结果；所述预设图像处理操作为所述商户图像所属应用场景的预处理操作信息所指示的图像处理操作；所述预设图像处理操作至少包括光学字符识别操作与物体识别操作中的一种；
[0020]利用风险检验规则对所述图像处理结果进行检验，得到图像风险检验结果。
[0021]本说明书中提供的至少一个实施例能够实现以下有益效果：
[0022]在对商户图像进行风险检验时，可以预先采用预设图像处理操作对该商户图像进行处理以存储生成的图像处理结果，从而令风险检验规则可以直接对预存的图像处理结果进行检验，以自动生成图像风险检验结果。该方案无需人工进行审核，有利于减少对商户图像进行风险检验时所需消耗的人力资源。且由于各个风险检验规则可以直接调用预存的图像处理结果，而无需各个风险检验规则均去对商户图像进行一次预设图像处理操作，可以减少风险检验过程中所需执行的预设图像处理操作的次数，以减少对商户图像进行风险检验时所需消耗的设备资源。
附图说明
[0023]为了更清楚地说明本说明书实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0024]图1为本说明书实施例提供的一种商户图像的风险检验方法的流程示意图；
[0025]图2为本说明书实施例中提供的一种待检验的商户图像的示意图；
[0026]图3为本说明书实施例中提供的另一种待检验的商户图像的示意图；
[0027]图4为本说明书实施例提供的对应于图1的一种商户图像的风险检验装置的结构示意图；
[0028]图5为本说明书实施例提供的对应于图1的一种商户图像的风险检验设备的结构示意图。
具体实施方式
[0029]为使本说明书一个或多个实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本说明书具体实施例及相应的附图对本说明书一个或多个实施例的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本说明书的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其
他实施例，都属于本说明书一个或多个实施例保护的范围。
[0030]以下结合附图，详细说明本说明书各实施例提供的技术方案。
[0031]现有技术中，规则引擎(flagleader)由推理引擎发展而来，是一种嵌入在应用程序中的组件，可以实现将业务决策从应用程序代码中分离出来，并使用预定义的语义模块编写业务决策。规则引擎可以根据接收到的数据输入，解释业务规则，并根据业务规则做出业务决策。由于通过使用规则引擎可以降低实现复杂业务逻辑的组件的复杂性，并降低应用程序的维护和可扩展性成本，从而规则引擎正在日渐普及。
[0032]目前，人们在利用规则引擎设置对商户图像进行风险检验的业务规则时，通常需要预先针对每条业务规则设置对应的图像处理操作，从而在运行各条业务规则时，可以对输入图像进行指定的图像处理操作，进而基于处理得到的图像处理结果进行风险检验。可见，当需要采用十条业务规则分别对同一张图像进行风险检验时，若所述十条业务规则的预设图像处理操作均包括光学字符识别操作，则需要对同一张图像进行十次光学字符识别操作，由于针对该图像生成的十个字符识别结果的内容通常是一致的，从而容易导致设备资源的浪费。
[0033]为了解决现有技术中的缺陷，本方案给出了以下实施例：
[0034]图1为本说明书实施例提供的一种商户图像的风险检验方法的流程示意图。从程序角度而言，流程的执行主体可以为风险检验服务器或者该风险检验服务器种搭载的程序。
[0035]如图1所示，该流程可以包括以下步骤：
[0036]步骤102：在对目标网站处的商户图像进行风险检验本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种商户图像的风险检验方法，包括：在对商户图像进行风险检验时，根据预先设置的图像处理结果存储地址，获取各个风险检验规则所需使用的与所述商户图像对应的图像处理结果；所述图像处理结果是预先采用预设图像处理操作对所述商户图像进行处理而得到的处理结果；利用所述各个风险检验规则对所述图像处理结果进行检验，得到图像风险检验结果。2.根据权利要求1所述的方法，所述获取各个风险检验规则所需使用的与所述商户图像对应的图像处理结果之前，还包括：从目标网站处获取所述商户图像；所述商户图像具有标识信息；根据所述商户图像所属应用场景的预处理操作信息，确定预设图像处理操作；利用所述预设图像处理操作对所述商户图像进行处理，得到图像处理结果；存储所述图像处理结果与所述标识信息之间的对应关系信息以及所述图像处理结果至分布式缓存；所述分布式缓存为与预先设置的图像处理结果存储地址所对应的缓存。3.根据权利要求2所述的方法，所述根据预先设置的图像处理结果存储地址，获取各个风险检验规则所需使用的与所述商户图像对应的图像处理结果之前，还包括：获取所述商户图像的所述标识信息；确定针对所述商户图像的风险检验规则；所述根据预先设置的图像处理结果存储地址，获取各个风险检验规则所需使用的与所述商户图像对应的图像处理结果，具体包括：针对每条所述风险检验规则，确定所述风险检验规则所需使用的图像处理结果的标签，所述标签用于标识所述图像处理结果是采用指定图像处理操作对图像进行处理而得到的处理结果；从预先设置的图像处理结果存储地址处，获取与所述标识信息具有对应关系且具有所述标签的图像处理结果。4.根据权利要求3所述的方法，所述确定针对所述商户图像的风险检验规则，具体包括：确定针对所述商户图像所属应用场景设置的风险检验规则。5.根据权利要求4所述的方法，所述确定针对所述商户图像的风险检验规则，具体包括：从针对所述商户图像所属应用场景设置的风险检验规则中，确定与所述目标网站具有对应关系的风险检验规则。6.根据权利要求5所述的方法，所述利用所述各个风险检验规则对所述图像处理结果进行检验，得到图像风险检验结果，具体包括：若获取到的与所述标识信息具有对应关系且具有所述标签的图像处理结果为字符识别结果，则利用所述风险检验规则检验所述字符识别结果中是否包含风险关键词，得到第一风险检验结果；若获取到的与所述标识信息具有对应关系且具有所述标签的图像处理结果为物体识别结果，则利用所述风险检验规则检验所述物体识别结果中是否包含风险物体，得到第二风险检验结果。7.根据权利要求6所述的方法，所述第一风险检验结果包括：所述商户图像内包含的风
险关键词，以及所述商户图像内包含的风险关键词在所述商户图像中的坐标信息；所述第二风险检验结果包括：所述商户图像内包含的风险物体，以及所述商户图像内包含的风险物体在所述商户图像中的坐标信息。8.根据权利要求7所述的方法，所述利用所述各个风险检验规则对所述图像处理结果进行检验，得到图像风险检验结果之后，还包括：根据所述第一风险检验结果及所述第二风险检验结果中的至少一种检验结果，生成风险提示信息；所述风险提示信息用于提示所述商户图像中存在的风险内容及所述风险内容在所述商户图像中的坐标信息。9.根据权利要求6所述的方法，所述利用所述风险检验规则检验所述字符识别结果中是否包含风险关键词，具体包括：利用所述风险检验规则，检验所述字符识别结果中是否包含与所述风险检验规则对应的风险关键词词库中的风险关键词。10.根据权利要求9所述的方法，还包括：设置所述风险关键词词库内包含的风险关键词。11.根据权利要求6所述的方法，所述利用所述风险检验规则检验所述物体识别结果中是否包含风险物体，具体包括：利用所述风险检验规则，检验所述物体识别结果中是否包含与所述风险检验规则对应的风险物体库中的风险物体。12.根据权利要求11所述的方法，还包括：设置所述风险物体库内包含的风险物体。13.根据权利要求12所述的方法，还包括：若所述风险物体库内新增风险物体，则利用与所述新增风险物体对应的训练样本，对初始物体识别模型进行训练，得到训练后物体识别模型；所述利用所述预设图像处理操作对所述商户图像进行处理，得到图像处理结果，具体包括：若所述预设图像处理操作为所述物体识别操作，则利用所述训练后物体识别模型，对所述商户图像进行物体识别处理，得到表示所述商户图像中是否包含所述新增风险物体的物体识别结果。14.根据权利要求1
‑
13中任意一项所述的方法，还包括：所述预设图像处理操作至...

【专利技术属性】
技术研发人员：马振，
申请(专利权)人：支付宝杭州信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：