【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于人工智能领域，具体涉及一种基于图像分割与检索增强生成技术的图像审核方法及系统。
技术介绍
1、随在当今的数字化社会中，图像审核技术在诸如社交媒体、内容分享平台及安全监控等多个重要领域内发挥着不可或缺的作用。面对日益剧增的图像内容量，传统的依赖人力进行审核的方式暴露出了效率低下的问题，并伴随着高昂的经济成本，因此，采用人工智能技术助力图像审核工作显得尤为迫切。
2、图像审核的核心技术手段涉及运用特别训练的神经网络系统实现图像识别与分类，以及运用多模态大规模模型来联结并解析图像和文本信息。这些技术在甄别违规内容、过激言论等不合规内容时，已经取得显著的效果。但现行的图像审核技术同样面临多重挑战。
3、一方面，部分违规信息可能通过镜像反转、元素叠加等方式隐匿于图像之中，导致直接从整幅图像抽取特征难度加大，其他无关信息容易干扰判断准确性。另一方面，基于现有数据直接训练出的专项模型通常针对性强，对新型违规形态的识别能力有限，而频繁迭代更新模型则意味着高额的时间与资源投入。
技术实现思路
1、本专利技术针对现有技术下的问题，提供了一种基于图像分割与检索增强生成技术的图像审核方法及系统。
2、为了达到上述目的，本申请采用的技术方案为：
3、第一方面，本专利技术提供了一种基于图像分割与检索增强生成技术的图像审核方法，包括：
4、构建数据库，构建数据库过程包括采集违规图像和正常图像，使用样例填充prompt分析图像内容，生成违规
5、对待审核图像进行分割检索，对原图像和分割部分使用图像嵌入模型生成嵌入向量，在向量数据库中检索相似向量，并提取数据库中与相似向量相关的标注对，并提交给审核器；
6、审核器生成审核结果，进行编码后对提取出的标注对填充为样例，利用多模态模型和prompt，为待审核图像生成审核结果。
7、进一步的，所述构建数据库具体包括：
8、创建数据集，收集违规和正常图像；
9、提供标注样本，人工审核若干个图像，记录判断过程，形成思维链样例；
10、设计prompt模板，包含任务描述、样例图像、新图像部分；
11、应用多模态模型，使用样例填充prompt，分析图像内容，生成违规判断及理由；
12、构建标注对数据库，将判断结果与图像结合，存储为图像-判断理由标注对。
13、进一步的，所述对待审核图像进行分割检索具体步骤包括：
14、图像分割，确定k值，使用语义分割算法处理图像，后处理以确保准确性；
15、特征提取，对原图像和分割部分使用图像嵌入模型生成嵌入向量；
16、相似性检索，在向量数据库中检索相似向量，获取top1结果；
17、获取标注对，根据检索结果，从数据库中获取图像-判断理由标注对，提交给审核器。
18、进一步的，所述审核器生成审核结果具体包括：
19、编码处理，使用多模态模型编码器对待审核图像和检索图像进行编码；
20、使用prompt模板，将提取出的标注对填充为样例，将待审核图像作为新图像；
21、生成审核结果，利用多模态模型和prompt，为待审核图像生成审核结果；
22、后处理结果，删除无关内容，保留审核通过与否的最终结果。
23、第二方面，本专利技术提供了一种基于图像分割与检索增强生成技术的图像审核系统，包括：
24、数据库，被配置为：构建数据库过程包括采集违规图像和正常图像，使用样例填充prompt分析图像内容，生成违规判断及理由，将判断结果与图像结合后存储为标注对，将图像数据编码为向量，构建向量数据库，向量数据库与标注对相关联；
25、分割处理模块，被配置为：对原图像和分割部分使用图像嵌入模型生成嵌入向量，在向量数据库中检索相似向量，并提取数据库中与相似向量相关的标注对，并提交给审核器；
26、审核器，被配置为：审核器生成审核结果，进行编码后对提取出的标注对填充为样例，利用多模态模型和prompt，为待审核图像生成审核结果。
27、第三方面，本专利技术提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制计算机可读存储介质所在设备执行第一方面所述的基于图像分割与检索增强生成技术的图像审核方法。
28、第四方面，本专利技术提供了一种电子设备，包括用于存储计算机程序指令的存储器和用于执行程序指令的处理器，其中，当该计算机程序指令被处理器执行时，触发电子设备执行第一方面所述的基于图像分割与检索增强生成技术的图像审核方法。
29、与现有技术相比，本专利技术的优点和积极效果在于：
30、1、本专利技术巧妙融合了成熟稳健的图像语义分割技术，能够将待审核的图像分割为多个主体区域，从而有效避免了复杂背景信息对违规内容特征提取的干扰，确保更精准地定位潜在违规要素。语义分割技术具有识别图像中不同对象及其区域的能力，使模型能集中精力对潜在违规内容展开细致分析。
31、2、本专利技术通过引入自动化图像标注技术，成功克服了人工标注数据集耗时费力且成本高的难题。借助自动化标注手段，可根据实际需求快速定制并扩充数据集，为模型训练提供丰富的样本来源。这一改进既提升了数据集构建效率，又强化了模型的泛化性能，使之能够在面对多样化的违规内容形式时保持良好的适应性。
32、3、本专利技术所提出的图像审核方法，凭借集成先进图像分割技术与自动化标注流程，有力地提升了审核的精确度和效率表现。此方法不仅有效控制了模型更新的成本支出，还极大地增强了模型对新涌现违规形态的响应速度与应对能力，从而在图像审核领域实现了新的技术飞跃。
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1.一种基于图像分割与检索增强生成技术的图像审核方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于图像分割与检索增强生成技术的图像审核方法，其特征在于，所述构建数据库具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于图像分割与检索增强生成技术的图像审核方法，其特征在于，所述对待审核图像进行分割检索具体步骤包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于图像分割与检索增强生成技术的图像审核方法，其特征在于，所述审核器生成审核结果具体包括：
5.一种基于图像分割与检索增强生成技术的图像审核系统，其特征在于，包括：
6.一种计算机可读存储介质，其特征在于，计算机可读存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制计算机可读存储介质所在设备执行权利要求1-4中任意一项所述的基于图像分割与检索增强生成技术的图像审核方法。
7.一种电子设备，其特征在于，包括用于存储计算机程序指令的存储器和用于执行程序指令的处理器，其中，当该计算机程序指令被处理器执行时，触发电子设备执行权利要求1-4中任意一项所述的基于图像分割与检索增强生成技术
...【技术特征摘要】
1.一种基于图像分割与检索增强生成技术的图像审核方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于图像分割与检索增强生成技术的图像审核方法，其特征在于，所述构建数据库具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于图像分割与检索增强生成技术的图像审核方法，其特征在于，所述对待审核图像进行分割检索具体步骤包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于图像分割与检索增强生成技术的图像审核方法，其特征在于，所述审核器生成审核结果具体包括：
5.一种基于图像分割与...
【专利技术属性】
技术研发人员：张吉臣，段强，景伟，姜凯，魏子重，白志勇，李锐，
申请(专利权)人：山东浪潮科学研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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