[发明专利]一种视频审核的方法、装置、设备和存储介质

说明书

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。

技术领域

本发明实施例涉及内容审核技术领域，尤其涉及一种视频审核的方法、装置、设备和存储介质。

背景技术

随着互联网技术的不断发展，尤其是移动互联网的兴起以及4G通信技术和半导体技术的进步，网络上的流媒体信息量呈爆炸趋势增长，使得在互联网上传播的各类短视频或网络直播的内容越来越丰富。此时，对互联网视频中敏感信息和违规信息也提出了更高的审核要求，仅凭借人工审核难以有效对所有视频数据进行审核，而且人工审核必然需要消耗大量人力成本，效率较低。

目前，现有的视频审核系统通常借助单一的深度神经网络模型来对视频内容进行自动审核，虽然在一定程度上提高了视频审核效率，但由于需要通过单一的深度神经网络模型在视频分类任务中直接统一输出对应视频在不同分类类别下的概率，此时要求该深度神经网络模型具有高精度的分类能力，使得该深度神经网络模型的规模较大，训练过程极为繁琐，因此在训练中该深度神经网络模型的可能存在一定的误差从而导致视频审核的准确性较低。

发明内容

本发明实施例提供了一种视频审核的方法、装置、设备和存储介质，以解决现有技术中模型训练过程复杂的问题，提高视频审核的准确性。

第一方面，本发明实施例提供了一种视频审核的方法，该方法包括：

提取待审核视频的特征向量；

将所述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，得到所述待审核视频在对应视频类别下的分类得分；

如果所述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，直至得到所述待审核视频的审核类别组成。

第二方面，本发明实施例提供了一种视频审核的装置，该装置包括：

特征向量提取模块，用于提取待审核视频的特征向量；

分类得分确定模块，用于将所述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，得到所述待审核视频在对应视频类别下的分类得分；

审核类别确定模块，用于如果所述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，直至得到所述待审核视频的审核类别组成。

第三方面，本发明实施例提供了一种设备，该设备包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本发明任意实施例所述的视频审核的方法。

第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本发明任意实施例所述的视频审核的方法。