[发明专利]一种视频审核的方法、系统及设备

权利要求书

1.一种由计算设备运行的视频审核方法，其特征在于，所述方法包括：

获取所述视频；

从所述视频中选取当前帧；

提取所述当前帧的特征参数；

根据所述当前帧的特征参数确定所述当前帧的抽样间隔；

根据所述当前帧的抽样间隔从所述视频中获取下一抽样帧，所述下一抽样帧和所述当前帧之间间隔的帧的个数为所述当前帧的抽样间隔；

确定所述下一抽样帧是否为违规帧；

根据所述下一抽样帧是否为违规帧的确定结果，确定所述视频的审核结果。

2.根据权利要求1中所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前帧的特征参数确定所述当前帧的抽样间隔包括：

将所述当前帧的特征参数输入强化学习网络，获得所述当前帧的抽样间隔，其中，所述强化学习网络由训练集训练得到，所述训练集包括至少一个训练视频和每个训练视频对应的先验知识，每个训练视频对应的先验知识包括所述每个训练视频包括的各个帧是否为违规帧的信息。

3.根据权利要求1中所述的方法，其特征在于，所述获取所述视频前，所述方法还包括训练强化学习网络，所述训练强化学习网络包括：

从训练集中获取训练视频和所述训练视频的先验知识，所述训练视频的先验知识包括所述训练视频包括的各个帧是否为违规帧的信息；

提取所述训练视频的第一帧的特征参数，将所述第一帧的特征参数输入所述强化学习网络；

获取所述强化学习网络根据所述第一帧的特征参数输出的所述第一帧的抽样间隔；

根据所述第一帧的抽样间隔，从所述训练视频中获取所述训练视频的第二帧，所述训练视频中所述第二帧和所述第一帧之间间隔的帧的个数为所述第一帧的抽样间隔；

根据所述训练视频的先验知识，确定所述第二帧是否为违规帧；

根据所述确定结果生成奖励，所述奖励作用于所述强化学习网络；

所述根据所述当前帧的特征参数确定所述当前帧的抽样间隔包括：

将所述当前帧的特征参数输入所述训练后的强化学习网络，获得所述当前帧的抽样间隔。

4.根据权利要求3中所述的方法，其特征在于，根据所述确定结果生成奖励之前，所述方法还包括：

根据所述训练视频的先验知识，确定所述第一帧与所述第二帧之间的违规帧的个数和非违规帧的个数；

根据所述确定结果生成奖励包括：

根据所述确定结果、所述第一帧与所述第二帧之间的违规帧的个数和非违规帧的个数生成所述奖励。

5.一种运行在计算设备中的视频审核系统，其特征在于，所述系统包括审核设备，所述审核设备用于：

获取所述视频；

从所述视频中选取当前帧；

提取所述当前帧的特征参数；

根据所述当前帧的特征参数确定所述当前帧的抽样间隔；

根据所述当前帧的抽样间隔从所述视频中获取下一抽样帧，所述下一抽样帧和所述当前帧之间间隔的帧的个数为所述当前帧的抽样间隔；

确定所述下一抽样帧是否为违规帧；

根据所述下一抽样帧是否为违规帧的确定结果，确定所述视频的审核结果。

6.根据权利要求5中所述的系统，其特征在于，所述系统还包括强化学习网络训练设备，所述强化学习网络训练设备用于由训练集训练得到强化学习网络，所述训练集包括至少一个训练视频和每个训练视频对应的先验知识，每个训练视频对应的先验知识包括所述每个训练视频包括的各个帧是否为违规帧的信息；

所述根据所述当前帧的特征参数确定所述当前帧的抽样间隔包括：

将所述当前帧的特征参数输入所述强化学习网络，获得所述当前帧的抽样间隔。