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公开(公告)号:CN109561322B
公开(公告)日:2021-06-15
申请号:CN201811614979.6
申请日:2018-12-27
申请人: 广州市百果园信息技术有限公司
IPC分类号: H04N21/234 , H04N21/44
摘要: 本发明公开了一种视频审核的方法、装置、设备和存储介质,其中,该方法包括:提取待审核视频的特征向量;将待审核视频的特征向量分别输入不同视频类别的二分类模型中,得到待审核视频在对应视频类别下的分类得分;如果待审核视频在对应视频类别下的分类得分大于等于对应的分类阈值,则该视频类别作为审核类别组成之一,直至得到待审核视频的审核类别组成。本发明实施例提供的技术方案,由于通过多个不同视频类别的二分类模型对待审核视频进行分类,每个二分类模型仅针对某一对应视频类别进行判定,相对单一的深度神经网络模型的规模较小,对分类能力的精度要求相对较低,便于训练出更为准确的分类模型,从而提高视频审核的准确性。
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公开(公告)号:CN111382605B
公开(公告)日:2023-08-18
申请号:CN201811620533.4
申请日:2018-12-28
申请人: 广州市百果园信息技术有限公司
IPC分类号: G06V20/40 , G06V10/774 , G06V10/764
摘要: 本申请提供一种视频内容审核方法、装置、存储介质和计算机设备,所述的方法包括:获取待检测视频的每帧图片的违规分数;确定违规分数最高的前N帧图片;N大于1;将前N帧图片的违规分数输入训练后的分类器中,由所述分类器对前N帧图片的违规分数进行拟合,获得所述待检测视频的分数;根据所述待检测视频的分数判断所述待检测视频是否违规。本申请实施例提高了违规视频的召回率。
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公开(公告)号:CN111090776B
公开(公告)日:2023-06-30
申请号:CN201911326157.2
申请日:2019-12-20
申请人: 广州市百果园信息技术有限公司
IPC分类号: G06F16/75 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要: 本发明公开了一种视频审核的方法、装置、审核服务器和存储介质。其中,该方法包括:将待审核视频中的每一关键视频帧输入违规分类模型中,通过违规分类模型中不同违规子类别下的二分类模块得到各关键视频帧在对应违规子类别下的分类得分;针对每一违规子类别,融合各关键视频帧在该违规子类别下的分类得分,得到待审核视频在该违规子类别下的违规得分;根据待审核视频在不同违规子类别下的违规得分以及预设的违规阈值,确定待审核视频的违规类别组成。本发明提供的技术方案,实现对待审核视频的多违规类别判定,避免造成对违规子类别的误判或漏判的问题,保证待审核视频在不同违规子类别下的审核独立性,提高视频审核的全面性和准确性。
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公开(公告)号:CN111639230B
公开(公告)日:2023-05-30
申请号:CN202010478656.X
申请日:2020-05-29
申请人: 广州市百果园信息技术有限公司
IPC分类号: G06F16/73 , G06F16/71 , G06F18/22 , G06F16/735 , G06N3/0464
摘要: 本发明实施例公开了一种相似视频的筛选方法、装置、设备和存储介质。其中,该方法包括:根据待选视频库内各个待选视频的视频级特征,构建每一待选视频在指定相似规模下的相似视频库;从每一待选视频的相似视频库中分别查找出与该待选视频之间的相似度超出预设相似阈值的相似视频,得到对应的视频对候选库;基于视频对候选库中每一候选视频对的视频双方在对应相似度权重下的帧级特征,从视频对候选库中筛选出对应的相似视频对。本发明实施例提供的技术方案,采用双重筛选的方式提高相似视频筛选的全面性和准确性,同时控制视频双方的帧级特征的提取运算量,降低了帧级特征的提取运算量,提高相似视频的筛选效率。
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公开(公告)号:CN111225234B
公开(公告)日:2022-07-26
申请号:CN201911338418.2
申请日:2019-12-23
申请人: 广州市百果园信息技术有限公司
IPC分类号: H04N21/234 , G06F16/75 , G06Q50/26
摘要: 本发明实施例公开了一种视频审核方法、视频审核装置、设备和存储介质,视频审核方法包括:获取待审核视频的多帧视频图像;从多帧视频图像中提取违规对象得到多帧违规图像;将每帧违规图像输入预先训练的违规分类模型中,获得违规图像所包含的违规分类以及违规分类的分类得分;基于所有违规图像的违规分类和分类得分确定每个违规分类的分类总得分;根据预设审核条件和每个违规分类的分类总得分审核待审核视频。一方面,提取违规图像输入违规分类模型,使得违规分类模型专注于对违规对象进行处理,提高了视频审核的精确度,同时提取的违规图像可以作为违规惩罚的依据,另一方面,可以根据审核条件选择违规分类对视频进行审核,灵活性高。
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公开(公告)号:CN111143612A
公开(公告)日:2020-05-12
申请号:CN201911380104.9
申请日:2019-12-27
申请人: 广州市百果园信息技术有限公司
IPC分类号: G06F16/738 , G06F16/783 , G06F16/732
摘要: 本发明实施例公开了一种视频审核模型训练方法、视频审核方法及相关装置,训练方法包括:获取训练视频的多帧视频帧;将视频帧输入违规图像审核模型中以提取视频帧的视频帧特征;采用视频帧特征、起始时间和终止时间训练模型得到视频审核模型,视频审核模型用于预测视频帧为违规视频片段的起始点和终止点的概率。由于结合视频帧特征、违规视频片段的起始时间和终止时间建模,在通过视频审核模型审核视频时,一方面,无需人工对每帧视频帧审核,节省了时间消耗,另一方面,充分考虑了视频帧的上下文信息,可以有效判定动作类违规内容,再者,能够根据视频帧为起始点和终止点的概率提取违规视频片段送人工审核,降低了人工审核强度,节省了人力。
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公开(公告)号:CN110996123A
公开(公告)日:2020-04-10
申请号:CN201911311721.3
申请日:2019-12-18
申请人: 广州市百果园信息技术有限公司
IPC分类号: H04N21/234 , H04N21/44 , G06K9/62 , G06F16/75 , G06F16/783
摘要: 本发明公开了一种视频处理方法、装置、设备及介质,涉及视频技术领域。该视频处理方法,包括:将获取到的目标视频输入到视频级特征提取模型;通过所述视频级特征提取模型提取所述目标视频的视频级特征;依据所述视频级特征,确定所述目标视频与候选视频之间的相似度,所述候选视频为依据业务需求获取到的需要进行重复性检测的视频;依据所述相似度和所述视频级特征提取模型的相似度阈值进行视频消重处理,得到所述目标视频对应的消重处理结果。本发明避免了多次提取视频的图片级特征的麻烦,大大减少了计算量,并且可以避免图片级特征仅侧重语义信息而割裂视频帧图片时间联系的缺陷,增加消重精度。
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公开(公告)号:CN110798750A
公开(公告)日:2020-02-14
申请号:CN201911204725.1
申请日:2019-11-29
申请人: 广州市百果园信息技术有限公司
IPC分类号: H04N21/8358
摘要: 本发明实施例公开了一种视频水印去除方法、视频数据发布方法及相关装置,视频水印去除方法包括:从视频数据中提取多帧图像数据;检测图像数据中的水印,得到多个初始水印位置;根据多个所述初始水印位置确定属于同一个水印的位置,作为目标水印位置;去除位于所述目标水印位置中的水印。本发明实施例根据初始水印位置确定属于同一个水印的目标水印位置,使得目标水印位置能够包括各帧图像数据中水印的初始水印位置,避免了检测到的初始水印位置出现抖动,检测到的初始水印位置与真实位置出现偏差造成视频数据中水印清除不干净的问题,基于目标水印位置对每帧图像数据去除水印后,能够去除干净视频数据中的水印,提高了用户的观看视频数据的体验。
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公开(公告)号:CN109670055A
公开(公告)日:2019-04-23
申请号:CN201811457136.X
申请日:2018-11-30
申请人: 广州市百果园信息技术有限公司
摘要: 本发明公开了一种多媒体数据审核方法、装置、设备及存储介质。该方法包括:获取待审核的多媒体数据;根据多媒体数据的数据类型从多媒体数据中提取内容特征信息;将内容特征信息输入至与内容特征信息对应的内容分类模型中,得到多媒体数据归属内容类别的类别概率;根据类别概率确定多媒体数据归属的内容类别。本发明实施例提高了多媒体数据的审核效率和准确率。
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公开(公告)号:CN109598231A
公开(公告)日:2019-04-09
申请号:CN201811465129.4
申请日:2018-12-03
申请人: 广州市百果园信息技术有限公司
IPC分类号: G06K9/00 , G06K9/46 , G06K9/62 , H04N21/8358
CPC分类号: G06K9/00718 , G06K9/00744 , G06K9/4642 , G06K9/6256 , G06K9/6277 , G06K2209/21 , H04N21/8358
摘要: 本发明公开了一种视频水印的识别方法、装置、设备及存储介质。该方法包括:将视频中的视频帧划分为两个或两个以上的图像块,得到各视频帧的图像序列;将各视频帧的图像序列输入至目标检测模型,得到各图像块的分类结果,并根据各图像块的分类结果得到视频特征向量;将视频特征向量输入至水印识别模型,得到的水印识别概率大于等于概率阈值,则确定所述视频包含水印。本发明实施例将各图像块输入至目标检测模型中,得到各视频帧的水印识别结果,将各视频帧的水印识别结果输入至水印识别模型中得到视频的水印识别结果,由于利用了各视频帧的水印识别结果,因此,当水印位置不固定时,仍可准确识别视频中是否包含水印,提高了视频水印的识别精度。
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