[发明专利]模型的训练及其直播处理的方法、装置、设备和存储介质

权利要求书

1.一种直播处理的方法，其特征在于，包括：

接收主播客户端上传的直播视频数据；

从所述直播视频数据中提取原始图像数据；

将所述原始图像数据输入敏感场景识别模型中，以从所述直播视频数据中识别包括指定的旗帜、徽章、标志性建筑中的至少一种对象的敏感场景，所述敏感场景识别模型包括主杆单元、第一稠密叠加单元、第二稠密叠加单元、第三稠密叠加单元、第四稠密叠加单元，所述主杆单元对所述原始图像进行降维处理，以输出第一图像向量，通过各稠密叠加单元不断对所述第一图像向量进行降维处理，每个稠密叠加单元包括不同数量的稠密叠加模块；

若确定所述直播视频数据中具有敏感场景时，则对所述直播视频数据进行业务处理。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述直播视频数据中提取原始图像数据，包括：

确定目标时间；

每间隔所述目标时间，从所述直播视频数据中提取视频帧，以作为原始图像数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述原始图像数据输入敏感场景识别模型中，以从所述直播视频数据中识别包括指定的旗帜、徽章、标志性建筑中的至少一种数据的敏感场景，包括：

将所述原始图像数据输入主杆单元中进行降维处理，以输出第一图像向量；

将所述第一图像向量输入第一稠密叠加单元中提取第二图像向量；

将所述第二图像向量输入第二稠密叠加单元中提取第三图像向量；

将所述第三图像向量输入第三稠密叠加单元中提取第四图像向量；

将所述第四图像向量输入第四稠密叠加单元中提取第五图像向量；

基于所述第四图像向量与所述第五图像向量识别所述图像数据中具有的场景类别；

若所述场景类别为包括指定的旗帜、徽章、标志性建筑中的至少一种对象的敏感场景，则确定所述直播视频数据具有敏感场景。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述第四图像向量与所述第五图像向量识别所述图像数据中具有的场景类别，包括：

计算所述第四图像向量的第一残差向量；

对所述第一残差向量进行池化操作，获得第一特征向量；

计算所述第五图像向量的第二残差向量；

对所述第二残差向量进行池化操作，获得第二特征向量；

结合所述第一特征向量与所述第二特征向量，获得目标特征向量；

对所述目标特征向量进行全连接操作，获得场景类别，所述场景类别关联概率；

基于所述概率确定所述图像数据中具有的场景类别。

5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述对所述直播视频数据进行业务处理，包括：

确定所述直播视频数据中、所述原始图像数据中的目标区域，所述目标区域包括指定的旗帜、徽章、标志性建筑中的至少一种对象；

对所述目标区域进行模糊处理，以获得目标视频数据；

在指定的直播间发布所述目标视频数据。

6.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述对所述直播视频数据进行业务处理，包括：

确定在所述主播客户端登录的主播账号；

对所述主播账号进行封禁处理。

7.一种敏感场景识别模型的训练方法，其特征在于，包括：

获取标记有场景类别的训练图像数据，所述场景类别至少具有包括指定的旗帜、徽章、标志性建筑中的至少一种的敏感场景类别；

针对直播对所述训练图像数据进行扩充；

将扩充后的训练图像数据输入至预设的敏感场景识别模型中，以预测所述训练图像数据的场景类别；

根据标记的场景类别与预测的场景类别对所述敏感场景识别模型进行更新；

其中，所述敏感场景识别模型应用于如权利要求1-6任一项所述的直播处理的方法。