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    數據檢測的方法、裝置、設備及計算機存儲介質制造方法及圖紙
    
                            
    技術編號：44498002 閱讀：4 留言：0更新日期：2025-03-04 18:05
    
                        
    
                        
    
                            
                            本申請公開了一種數據檢測的方法、裝置、設備及計算機存儲介質。該方法獲取云盤中的目標數據，利用加密算法對目標數據加密，得到加密數據。在加密數據與違規內容數據庫的數據不匹配的情況下，從視頻數據中提取關鍵幀數據。將關鍵幀數據輸入圖像語義分割模型，利用圖像語義分割模型提取關鍵幀數據中的第一特征信息和語義信息得到語義分割圖像，利用圖像語義分割模型中將語義分割圖像進行分類，得到人物圖像集合和場景圖像集合。基于第一目標模型中的分類器對對應的圖像集合的特征向量進行計算，得到目標類別概率值。本公開通過從視頻數據中提取關鍵幀數據確定視頻文件是否違規，減少了檢測視頻文件的時間，能夠提高對視頻文件的檢測效率。
    
                            
                            
    


    
                            

                            
    【技術實現步驟摘要】
    
                                
    本領域涉及云，尤其涉及一種數據檢測的方法、裝置、設備、計算機存儲介質及計算機程序產品。

    技術介紹
    1、隨著信息化的發展，越來越多的用戶選擇將自己的隱私數據存放在云盤中。
    2、目前，存在部分用戶將違規視頻文件存放至云盤的現象，使違規視頻文件通過云盤分享的形式流傳開，對社會治安造成了極大的影響。為了避免違規視頻文件的流傳和保存，相關技術中，通常采用人工檢測的方式對用戶保存的視頻文件進行識別和屏蔽，但是，采用人工檢測的方式檢測視頻違規信息所需時長較長，導致檢測效率不高。

    技術實現思路
    1、本公開實施例提供一種數據檢測的方法、裝置、設備、計算機存儲介質及計算機程序產品，能夠提高對視頻文件的檢測效率。
    2、第一方面，本公開實施例提供一種數據檢測的方法，方法包括：
    3、獲取云盤中的目標數據，目標數據包括視頻數據；
    4、將視頻數據中的關鍵幀數據輸入圖像語義分割模型，利用圖像語義分割模型提取關鍵幀數據中的第一特征信息和語義信息得到語義分割圖像，利用圖像語義分割模型中的分類模塊將語義分割圖像進行分類，得到人物圖像集合和場景圖像集合；
    5、基于第一目標模型中的分類器對對應的人物圖像集合或場景圖像集合的特征向量進行計算，得到目標類別概率值；
    6、在目標類別概率值大于目標閾值的情況下，標記視頻數據存在違規視頻信息。
    7、在一個可以實現的實施方式中，在將視頻數據中的關鍵幀數據輸入圖像語義分割模型之前，數據檢測的方法還包括：</p>
    8、利用加密算法對目標數據進行加密，得到加密數據；
    9、在加密數據與違規內容數據庫的數據不匹配的情況下，從視頻數據中提取關鍵幀數據；
    10、從視頻數據中提取關鍵幀數據，包括：
    11、對視頻數據進行幀截取操作，得到多個圖像幀數據；
    12、基于多個圖像幀數據的對應的圖像熵，選取不同圖像熵之間的差值大于預設閾值的圖像熵或為極值的圖像熵對應的圖像幀，得到備選圖像幀數據；
    13、對備選圖像幀數據進行差分運算，提取備選圖像幀數據中的關鍵幀數據。
    14、在一個可以實現的實施方式中，利用圖像語義分割模型提取關鍵幀數據中的第一特征信息和語義信息得到語義分割圖像，包括：
    15、利用圖像語義分割模型中的特征提取模塊，對關鍵幀數據進行特征提取，得到第一特征信息；
    16、利用圖像語義分割模型中的語義提取模塊，對第一特征信息進行語義邊界提取，得到語義信息；
    17、利用圖像語義分割模型中的融合模塊，對第一特征信息和語義信息進行融合，得到語義分割圖像。
    18、在一個可以實現的實施方式中，第一目標模型包括多個子模型，子模型用于識別不同類型的違規行為；類型包括第一類型，第一類型對應的子模型識別第一類型的違規行為的具體過程，包括：
    19、利用第一類型對應的子模型中的特征提取模塊，對人物圖像集合中的人物圖像進行特征提取操作，得到尺度不變特征變換sift特征信息；
    20、利用第一預設算法，計算人物圖像的當前幀和下一幀的光流特征向量信息；
    21、利用第二預設算法，計算人物圖像的圖像顏色特征信息；
    22、將sift特征信息、光流特征向量信息和圖像顏色特征信息拼接，得到第二特征信息；
    23、將第二特征信息轉換得到特征向量。
    24、在一個可以實現的實施方式中，第一目標模型包括多個子模型，子模型用于識別不同類型的違規行為；類型包括第二類型，第二類型對應的子模型識別第二類型的違規行為具體過程，包括：
    25、對場景圖像集合中的場景圖像進行下采樣操作，得到操作信息；
    26、利用第二類型對應的子模型中的第一卷積模塊對場景圖像進行卷積操作，得到卷積映射信息；
    27、將操作信息和卷積映射信息進行融合，得到融合信息；
    28、利用第二類型對應的子模型中的第二卷積模塊和第三卷積模塊對融合信息進行特征提取，得到第三特征信息；
    29、將第三特征信息轉換得到特征向量。
    30、在一個可以實現的實施方式中，目標數據還包括文本數據，在加密數據與違規內容數據庫的數據不匹配的情況下，方法還包括：
    31、利用第二目標模型對文本數據的文本進行截取操作，得到截取文本；
    32、基于預設數據庫中的數據信息，計算截取文本的相似度信息；
    33、在相似度信息大于第一閾值的截取文本的數量大于第二閾值的情況下，標記文本數據存在違規文本信息。
    34、在一個可以實現的實施方式中，在第二目標模型是敏感詞模型的情況下，利用第二目標模型對文本數據的文本進行截取操作，得到截取文本，包括：
    35、利用敏感詞模型對文本數據的文本進行分詞處理，得到詞序列；
    36、基于預設數據庫中的數據信息，計算截取文本的相似度信息；在相似度信息大于第一閾值的截取文本的數量大于第二閾值的情況下，標記文本數據存在違規文本信息，包括：
    37、基于預設敏感詞數據庫中的數據信息，計算詞序列中的詞匯的敏感相似度信息；
    38、在敏感相似度信息大于第一閾值的詞匯的數量大于第二閾值的情況下，標記文本數據存在違規文本信息。
    39、在一個可以實現的實施方式中，在第二目標模型是主題模型的情況下，利用第二目標模型對文本數據的文本進行截取操作，得到截取文本，包括：
    40、利用主題模型對文本數據的文本進行文本主題提取處理，得到文本主題；
    41、基于預設數據庫中的數據信息，計算截取文本的相似度信息；在相似度信息大于第一閾值的截取文本的數量大于第二閾值的情況下，標記文本數據存在違規文本信息，包括：
    42、基于預設違規主題數據庫中的數據信息，計算文本主題的違規主題相似度信息；
    43、在違規主題相似度信息大于第一閾值的文本主題的數量大于第二閾值的情況下，標記文本數據存在違規文本信息。
    44、在一個可以實現的實施方式中，目標數據還包括圖像數據，在加密數據與違規內容數據庫的數據不匹配的情況下，方法還包括：
    45、將圖像數據輸入第三目標模型；
    46、利用第三目標模型中的分類器對圖像數據的特征向量進行計算，得到圖像類別概率值；
    47、在圖像類別概率值大于第三閾值的情況下，標記圖像數據存在違規圖像信息。
    48、在一個可以實現的實施方式中，數據檢測的方法還包括：
    49、在檢測到存在違規視頻信息、違規文本信息和違規圖像信息中的任意一項的目標數據的數量大于預設數量閾值的情況下，標記目標數據對應的用戶為違規用戶。
    50、第二方面，本公開實施例提供了一種數據檢測的裝置，裝置包括：
    51、獲取模塊，用于獲取云盤中的目標數據，目標數據包括視頻數據；
    52、輸入模塊，用于將關鍵幀數據輸入圖像語義分割模型本文檔來自技高網...
                            
    
                            
    【技術保護點】
    
                                
    1.一種數據檢測的方法，其特征在于，包括：
    2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述將所述視頻數據中的關鍵幀數據輸入圖像語義分割模型之前，所述方法還包括：
    3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述圖像語義分割模型提取所述關鍵幀數據中的第一特征信息和語義信息得到語義分割圖像，包括：
    4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一目標模型包括多個子模型，所述子模型用于識別不同類型的違規行為；類型包括第一類型，所述第一類型對應的子模型識別第一類型的違規行為的具體過程，包括：
    5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一目標模型包括多個子模型，子模型用于識別不同類型的違規行為；類型包括第二類型，所述第二類型對應的子模型識別第二類型的違規行為具體過程，包括：
    6.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述目標數據還包括文本數據，在所述加密數據與違規內容數據庫的數據不匹配的情況下，所述方法還包括：
    7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，在所述第二目標模型是敏感詞模型的情況下，所述利用第二目標模型對所述文本數據的文本進行截取操作，得到截取文本，包括：
    8.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，在所述第二目標模型是主題模型的情況下，所述利用第二目標模型對所述文本數據的文本進行截取操作，得到截取文本，包括：
    9.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述目標數據還包括圖像數據，在所述加密數據與違規內容數據庫的數據不匹配的情況下，所述方法還包括：
    10.根據權利要求1至9任意一項所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
    ...
                            
    
                            
    【技術特征摘要】
    
                                
    1.一種數據檢測的方法，其特征在于，包括：
    2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述將所述視頻數據中的關鍵幀數據輸入圖像語義分割模型之前，所述方法還包括：
    3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述圖像語義分割模型提取所述關鍵幀數據中的第一特征信息和語義信息得到語義分割圖像，包括：
    4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一目標模型包括多個子模型，所述子模型用于識別不同類型的違規行為；類型包括第一類型，所述第一類型對應的子模型識別第一類型的違規行為的具體過程，包括：
    5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一目標模型包括多個子模型，子模型用于識別不同類型的違規行為；類型包括第二類型，所述第二類型對應的子模型識別第二類型的違規行為具體過程，包...
                            
    
                            
    【專利技術屬性】
    
                                技術研發人員：黎偉健，李小青，張云，王德才，胡莎，黃珊珊，徐佳明，蔡一棟，
    
        申請(專利權)人：中移互聯網有限公司，
    
        類型：發明
    
        國別省市：
    
                            
    
                            
                        
    
                    
    
                    
                    
                     
                
    
                
                
    
                    
    
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