CN113723305A - 图像和视频检测方法、装置、电子设备和介质 - Google Patents

Abstract

本公开提供了一种图像和视频检测方法、装置、电子设备和介质，涉及人工智能技术领域，尤其涉及信息检测技术领域。实现方案为：将待检测图像输入目标识别模型，以获取目标识别模型所输出的针对预设目标的识别结果，其中，针对预设目标的识别结果包括针对预设目标的内容提取结果；获取待检测图像的场景信息；融合识别结果和场景信息，以获取待检测图像的融合信息；以及将融合信息输入分类模型，以获取分类模型所输出的待检测图像的分类结果。

Description

图像和视频检测方法、装置、电子设备和介质

技术领域

本公开涉及人工智能技术领域，尤其涉及信息检测领域，具体涉及一种图像和视频检测的方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

背景技术

人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科，既有硬件层面的技术也有软件层面的技术。人工智能硬件技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理等技术:人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、语音识别技术、自然语言处理技术以及机器学习/深度学习、大数据处理技术、知识图谱技术等几大方向。

在此部分中描述的方法不一定是之前已经设想到或采用的方法。除非另有指明，否则不应假定此部分中描述的任何方法仅因其包括在此部分中就被认为是现有技术。类似地，除非另有指明，否则此部分中提及的问题不应认为在任何现有技术中已被公认。

发明内容

本公开提供了一种图像和视频检测的方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

根据本公开的一方面，提供了一种图像检测方法，包括：将待检测图像输入目标识别模型，以获取目标识别模型所输出的针对预设目标的识别结果，其中，针对预设目标的识别结果包括针对预设目标的内容提取结果；获取待检测图像的场景信息；融合识别结果和场景信息，以获取待检测图像的融合信息；以及将融合信息输入分类模型，以获取分类模型所输出的待检测图像的分类结果。

根据本公开的一方面，提供了一种视频检测方法，包括：从待检测视频中提取多个待检测图像；针对多个待检测图像中的每一个待检测图像，根据如上述的图像检测方法，获取该待检测图像的分类结果；以及基于多个待检测图像中的每一个待检测图像的分类结果，确定待检测视频中的第一类别时段。

根据本公开的一方面，提供了一种图像检测装置，包括：第一获取单元，被配置用于将待检测图像输入目标识别模型，以获取目标识别模型所输出的针对预设目标的识别结果，其中，针对预设目标的识别结果包括针对预设目标的内容提取结果；第二获取单元，被配置用于获取待检测图像的场景信息；融合单元，被配置用于融合识别结果和场景信息，以获取待检测图像的融合信息；以及第三获取单元，被配置用于将融合信息输入分类模型，以获取分类模型所输出的待检测图像的分类结果。

根据本公开的一方面，提供了一种视频检测装置，包括：提取单元，被配置用于从待检测视频中提取多个待检测图像；第四获取单元，被配置用于针对多个待检测图像中的每一个待检测图像，根据上述的图像检测方法，获取该待检测图像的分类结果；以及确定单元，被配置用于基于多个待检测图像中的每一个待检测图像的分类结果，确定待检测视频中的第一类别时段。

根据本公开的一方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行上述的方法。

根据本公开的一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，计算机指令用于使计算机执行根据上述的方法。

根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，其中，计算机程序在被处理器执行时实现上述的方法。

根据本公开的一个或多个实施例，能够提升对图像类别检测的准确性。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

附图示例性地示出了实施例并且构成说明书的一部分，与说明书的文字描述一起用于讲解实施例的示例性实施方式。所示出的实施例仅出于例示的目的，并不限制权利要求的范围。在所有附图中，相同的附图标记指代类似但不一定相同的要素。

图1示出了根据本公开的实施例的可以在其中实施本文描述的各种方法的示例性系统的示意图；

图2示出了根据本公开的实施例的图像检测方法的流程图；

图3示出了根据本公开的实施例的视频检测方法的流程图；

图4示出了根据本公开的实施例的视频检测方法的示意图；

图5示出了根据本公开的实施例的图像检测装置的结构框图；

图6示出了根据本公开的实施例的视频检测装置的结构框图；

图7示出了能够用于实现本公开的实施例的示例性电子设备的结构框图。

具体实施方式

以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。

在本公开中，除非另有说明，否则使用术语“第一”、“第二”等来描述各种要素不意图限定这些要素的位置关系、时序关系或重要性关系，这种术语只是用于将一个元件与另一元件区分开。在一些示例中，第一要素和第二要素可以指向该要素的同一实例，而在某些情况下，基于上下文的描述，它们也可以指代不同实例。

在本公开中对各种示例的描述中所使用的术语只是为了描述特定示例的目的，而并非旨在进行限制。除非上下文另外明确地表明，如果不特意限定要素的数量，则该要素可以是一个也可以是多个。此外，本公开中所使用的术语“和/或”涵盖所列出的项目中的任何一个以及全部可能的组合方式。

在相关技术中，为了确定待检测图像是否为第一类别图像，往往先识别图像中是否具有对与该第一类别相关联的预设目标，如果能够在图像中识别出该预设目标，就确定该待检测图像为第一类别图像。例如，在检测广告图像的场景中，第一类别图像可以广告图像，如果能够在待检测图像中识别出与广告相关的预设目标，就确定该待检测图像为广告图像。然而，这种图像检测方式仅关注待检测图像中孤立的预设目标，忽视了图像内容对图像类型检测的影响，容易造成误判。

基于此，本公开提供了一种图像检测方法，通过融合待检测图像的识别信息和场景信息，获取待检测图像的融合信息，并基于待检测图像的融合信息，确定待检测图像的分类结果。由此，能够将待检测图像的识别结果与场景信息相结合，使得在对待检测图像的图像类型的检测中，不仅关注待检测图像中的预设目标，还关注待检测图像的整体内容，提升了对图像类型检测的准确性。

下面将结合附图详细描述本公开的实施例。

图1示出了根据本公开的实施例可以将本文描述的各种方法和装置在其中实施的示例性系统100的示意图。参考图1，该系统100包括一个或多个客户端设备101、102、103、104、105和106、服务器120以及将一个或多个客户端设备耦接到服务器120的一个或多个通信网络110。客户端设备101、102、103、104、105和106可以被配置为执行一个或多个应用程序。

在本公开的实施例中，服务器120可以运行使得能够执行图像和视频检测的方法的一个或多个服务或软件应用。

在某些实施例中，服务器120还可以提供可以包括非虚拟环境和虚拟环境的其他服务或软件应用。在某些实施例中，这些服务可以作为基于web的服务或云服务提供，例如在软件即服务(SaaS)模型下提供给客户端设备101、102、103、104、105和/或106的用户。

在图1所示的配置中，服务器120可以包括实现由服务器120执行的功能的一个或多个组件。这些组件可以包括可由一个或多个处理器执行的软件组件、硬件组件或其组合。操作客户端设备101、102、103、104、105和/或106的用户可以依次利用一个或多个客户端应用程序来与服务器120进行交互以利用这些组件提供的服务。应当理解，各种不同的系统配置是可能的，其可以与系统100不同。因此，图1是用于实施本文所描述的各种方法的系统的一个示例，并且不旨在进行限制。

用户可以使用客户端设备101、102、103、104、105和/或106来获取待检测图像或待检测视频。客户端设备可以提供使客户端设备的用户能够与客户端设备进行交互的接口。客户端设备还可以经由该接口向用户输出信息。尽管图1仅描绘了六种客户端设备，但是本领域技术人员将能够理解，本公开可以支持任何数量的客户端设备。

客户端设备101、102、103、104、105和/或106可以包括各种类型的计算机设备，例如便携式手持设备、通用计算机(诸如个人计算机和膝上型计算机)、工作站计算机、可穿戴设备、游戏系统、瘦客户端、各种消息收发设备、传感器或其他感测设备等。这些计算机设备可以运行各种类型和版本的软件应用程序和操作系统，例如MICROSOFT Windows、APPLEiOS、类UNIX操作系统、Linux或类Linux操作系统(例如GOOGLE Chrome OS)；或包括各种移动操作系统，例如MICROSOFT Windows Mobile OS、iOS、Windows Phone、Android。便携式手持设备可以包括蜂窝电话、智能电话、平板电脑、个人数字助理(PDA)等。可穿戴设备可以包括头戴式显示器和其他设备。游戏系统可以包括各种手持式游戏设备、支持互联网的游戏设备等。客户端设备能够执行各种不同的应用程序，例如各种与Internet相关的应用程序、通信应用程序(例如电子邮件应用程序)、短消息服务(SMS)应用程序，并且可以使用各种通信协议。

网络110可以是本领域技术人员熟知的任何类型的网络，其可以使用多种可用协议中的任何一种(包括但不限于TCP/IP、SNA、IPX等)来支持数据通信。仅作为示例，一个或多个网络110可以是局域网(LAN)、基于以太网的网络、令牌环、广域网(WAN)、因特网、虚拟网络、虚拟专用网络(VPN)、内部网、外部网、公共交换电话网(PSTN)、红外网络、无线网络(例如蓝牙、WIFI)和/或这些和/或其他网络的任意组合。

服务器120可以包括一个或多个通用计算机、专用服务器计算机(例如PC(个人计算机)服务器、UNIX服务器、中端服务器)、刀片式服务器、大型计算机、服务器群集或任何其他适当的布置和/或组合。服务器120可以包括运行虚拟操作系统的一个或多个虚拟机，或者涉及虚拟化的其他计算架构(例如可以被虚拟化以维护服务器的虚拟存储设备的逻辑存储设备的一个或多个灵活池)。在各种实施例中，服务器120可以运行提供下文所描述的功能的一个或多个服务或软件应用。

服务器120中的计算单元可以运行包括上述任何操作系统以及任何商业上可用的服务器操作系统的一个或多个操作系统。服务器120还可以运行各种附加服务器应用程序和/或中间层应用程序中的任何一个，包括HTTP服务器、FTP服务器、CGI服务器、JAVA服务器、数据库服务器等。

在一些实施方式中，服务器120可以包括一个或多个应用程序，以分析和合并从客户端设备101、102、103、104、105和106的用户接收的数据馈送和/或事件更新。服务器120还可以包括一个或多个应用程序，以经由客户端设备101、102、103、104、105和106的一个或多个显示设备来显示数据馈送和/或实时事件。

在一些实施方式中，服务器120可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。服务器120也可以是云服务器，或者是带人工智能技术的智能云计算服务器或智能云主机。云服务器是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决传统物理主机与虚拟专用服务器(VPS，Virtual Private Server)服务中存在的管理难度大、业务扩展性弱的缺陷。

系统100还可以包括一个或多个数据库130。在某些实施例中，这些数据库可以用于存储数据和其他信息。例如，数据库130中的一个或多个可用于存储诸如音频文件和视频文件的信息。数据存储库130可以驻留在各种位置。例如，由服务器120使用的数据存储库可以在服务器120本地，或者可以远离服务器120且可以经由基于网络或专用的连接与服务器120通信。数据存储库130可以是不同的类型。在某些实施例中，由服务器120使用的数据存储库可以是数据库，例如关系数据库。这些数据库中的一个或多个可以响应于命令而存储、更新和检索到数据库以及来自数据库的数据。

在某些实施例中，数据库130中的一个或多个还可以由应用程序使用来存储应用程序数据。由应用程序使用的数据库可以是不同类型的数据库，例如键值存储库，对象存储库或由文件系统支持的常规存储库。

图1的系统100可以以各种方式配置和操作，以使得能够应用根据本公开所描述的各种方法和装置。

本公开的技术方案中，所涉及的用户个人信息的收集、存储、使用、加工、传输、提供和公开等处理，均符合相关法律法规的规定，且不违背公序良俗。

图2示出了根据本公开示例性实施例的图像检测方法，如图2所示，该方法包括：步骤S201、将待检测图像输入目标识别模型，以获取目标识别模型所输出的针对预设目标的识别结果，其中，针对预设目标的识别结果包括针对预设目标的内容提取结果；步骤S202、获取待检测图像的场景信息；步骤S203、融合识别结果和场景信息，以获取待检测图像的融合信息；以及步骤S204、将融合信息输入分类模型，以获取分类模型所输出的待检测图像的分类结果。

由此，能够将待检测图像的识别结果与场景信息相结合，使得在对图像类型的检测中，不仅关注待检测图像中的预设目标，还关注待检测图像的整体内容，提升了对图像类型检测的准确性。

针对步骤S201，根据一些实施例，目标识别模型可以包括多个并连的目标识别子模型，预设目标可以包括多个预设子目标，将待检测图像输入目标识别模型，以获取目标识别模型所输出的针对预设目标的识别结果可以包括：针对多个目标识别子模型中的每一个目标识别子模型，将待检测图像输入该目标识别子模型，以获取该目标识别子模型所输出的针对多个预设子目标中的其中一个预设子目标的识别结果。由此，能够基于多个并连的目标识别子模型，对多个预设子目标进行同步识别，基于多个预设子目标进行检测，能够提升对图像类型检测的准确性。

根据一些实施例，在识别广告图像的场景中，由于在广告图像中经常出现联系电话、二维码、网络社交账号、网址等元素，因此，可以将预设目标设置为包括联系电话、二维码、网络社交账号或网址中的至少一个。

基于此，可以设置目标识别模型包括并连的光学字符识别(OCR)模型和二维码识别模型。其中。光学字符识别(OCR)模型可以用于识别待检测图像中的联系电话或网络社交账号等的字符，二维码识别模型可以用于识别待检测图像中的二维码。将待检测图像输入目标识别模型，目标识别模型中的光学字符识别(OCR)模型和二维码识别模型可以同步进行对相应目标的识别，进而分别输出识别得到的字符识别结果和二维码识别结果。

在一种实施方式中，二维码识别模型可以采用yolov3模型。

针对预设目标的识别结果包括针对预设目标的内容提取结果，例如，光学字符识别(OCR)模型输出的预设目标的识别结果为提取的字符；二维码识别模型输出的二维码的识别结果为提取的二维码图像。

根据一些实施例，其中，针对预设目标的识别结果还可以包括预设目标的位置信息。

特别地，预设目标的位置信息可以为预设目标的四个角点的坐标。

预设目标在待检测图像中出现的位置往往和待检测图像的类型相关。例如，在待检测图像的底部显示的电话号码往往属于广告内容，在这种情况下，待检测图像很可能为广告图像；反之，在待检测图像的中央显示的电话号码很可能属于图像内容的一部分，在这种情况下，待检测图像不宜被确定为广告图像。因此，针对预设目标的识别结果还包括预设目标的位置信息，并利用包括预设目标的位置信息的识别结果进一步确定待检测图像的分类结果，能够提升对待检测图像的类型检测的准确性。

针对步骤S202，根据一些实施例，场景信息可以包括地点信息。

根据一些实施例，获取待检测图像的场景信息包括：将待检测图像输入场景识别模型，以获取场景识别模型所输出的待检测图像的场景信息。由此，能够方便地获取待检测图像的场景信息。

根据一些实施例，场景识别模型可以为Places-CNN模型。

根据一些实施例，场景识别模型可以与目标识别模型并连，换言之，场景识别模型可以与目标识别模型同步执行对待检测图像的场景信息的识别和预设目标的识别。

针对步骤S203，根据一些实施例，融合识别结果和场景信息，以获取待检测图像的融合信息可以包括：基于针对预设目标的识别结果，确定第一特征向量；基于待检测图像的场景信息，确定第二特征向量；以及融合第一特征向量和第二特征向量，以获取待检测图像的融合特征向量。

通过分别对预设目标的识别结果和场景信息执行预处理，可以相应地获取预设目标的识别结果所对应的第一特征向量和场景信息所对应的第二特征向量，通过融合第一特征向量和第二特征向量，可以方便地实现对识别结果和场景信息这两种不同类型的信息的融合。

根据一些实施例，融合第一特征向量和第二特征向量包括：对第一特征向量和第二特征向量执行拼接。

根据一些实施例，在预设目标包括多个预设子目标的情况下，针对多个预设子目标中的每一个预设子目标的识别结果，确定该预设子目标的识别结果所对应的第一特征向量。融合第一特征向量和第二特征向量，以获取待检测图像的融合特征向量包括：将多个预设子目标中的每一个预设子目标的识别结果所对应的第一特征向量和第二特征向量执行拼接。

针对步骤S204，根据一些实施例，分类模型可以为Places-CNN模型。

图3示出了根据本公开示例性实施例的视频检测方法，如图3所示，该方法包括：步骤S301、从待检测视频中提取多个待检测图像；步骤S302、针对多个待检测图像中的每一个待检测图像，根据上述任意一种的图像检测方法，获取该待检测图像的分类结果；以及步骤S303、基于多个待检测图像中的每一个待检测图像的分类结果，确定待检测视频中的第一类别时段。由此，能够基于对待检测视频中的待检测图像的类别检测结果，检测出待检测视频中的第一类别时段，由于在上述检测过程中能够将对预设目标的识别结果与场景信息相结合，使得在对待检测视频中的第一类别时段的检测中，不仅关注视频中的预设目标，还关注视频中的内容，提升了检测的准确性。

针对步骤S301，根据一些实施例，从待检测视频中提取多个待检测图像可以包括：以预设时间间隔从待检测视频中依次提取多个图像帧；以及将所提取的多个图像帧确定为多个待检测图像。

根据一些实施例，从待检测视频中提取的多个待检测图像还可以包括视频的封面。

根据一些实施例，从待检测视频中提取图像帧的频率可以为1fps。

针对步骤S303，根据一些实施例，基于多个待检测图像中的每一个待检测图像的分类结果，确定待检测视频中的第一类别时段可以包括：针对多个待检测图像中的任意两个在时间上相邻的待检测图像，响应于该两个待检测图像中的每一个待检测图像的分类结果均表征该待检测图像为第一类别图像，则将待检测视频中位于该两个待检测图像之间的时段确定为第一类别时段。由此，能够根据对待检测视频中的图像帧的类型检测结果，方便地确定待检测视频中的第一类别时段。

根据一些实施例，还可以通过对视频封面检测得到的分类结果，向用户提示视频封面的类型。

图4示出了根据本公开示例性实施例的视频检测系统示意图，如图4所示，在对待检测视频的广告时段检测中，该视频检测方法可以包括如下步骤：

步骤S401、对输入系统中的待检测视频执行抽帧，得到待检测视频中的多个待检测图像；

步骤S402、将抽帧得到的多个待检测图像中的每一个输入并连的光学字符识别模型、二维码识别模型和场景识别模型中，光学字符识别模型、二维码识别模型和场景识别模型三者同步对所输入的待检测图像进行识别，并输出相应的识别结果；

步骤S403、对光学字符识别模型、二维码识别模型和场景识别模型的输出结果执行融合，并将获得的融合信息输入分类模型，以得到分类模型所输出的分类结果；

步骤S404、通过整合模型整合多个待检测图像中每一个待检测图像的分类结果，具体地，对于多个待检测图像中在时间上相邻的任意两个待检测图像，响应于该两个待检测图像的分类结果为广告图像，则将待检测视频中位于该两个待检测图像之间的时段确定为待检测视频的广告时段。

基于对待检测视频执行上述检测所确定的广告时段，可以决定是否向该待检测视频的提供者发出惩罚、警告等，或者直接决定是否对该待检测视频执行不推荐或者不通过审核等。

在对如图4所示的视频检测系统的训练过程中，可以依据与上述视频检测方法相同的步骤，基于输入的样本视频数据及其标签，对该视频检测系统进行训练，调整系统中各个模型的参数。

根据一些实施例，可以对由不同的网络模型所构成的多个视频检测系统分别进行训练，并采用测试集对训练得到的多个视频检测系统分别进行测试，根据测试结果选择最优选的视频检测系统。

图5示出了根据本公开示例性实施例的图像检测装置的结构框图。如图5所示，图像检测装置500，包括：第一获取单元501，被配置用于将待检测图像输入目标识别模型，以获取目标识别模型所输出的针对预设目标的识别结果，其中，针对预设目标的识别结果包括针对预设目标的内容提取结果；第二获取单元502，被配置用于获取待检测图像的场景信息；融合单元503，被配置用于融合识别结果和场景信息，以获取待检测图像的融合信息；以及第三获取单元504，被配置用于将融合信息输入分类模型，以获取分类模型所输出的待检测图像的分类结果。

根据一些实施例，第二获取单元包括：将待检测图像输入场景识别模型，以获取场景识别模型所输出的待检测图像的场景信息的模块。

根据一些实施例，融合单元包括：第一确定子单元，被配置用于基于针对预设目标的识别结果，确定第一特征向量；第二确定子单元，被配置用于基于待检测图像的场景信息，确定第二特征向量；以及融和子单元，被配置用于融合第一特征向量和第二特征向量，以获取待检测图像的融合特征向量。

根据一些实施例，融和子单元包括：对第一特征向量和第二特征向量执行拼接的模块。

根据一些实施例，目标识别模型包括多个并连的目标识别子模型，预设目标包括多个预设子目标，第一获取单元包括：针对多个目标识别子模型中的每一个目标识别子模型，将待检测图像输入该目标识别子模型，以获取该目标识别子模型所输出的针对所述多个预设子目标中的其中一个预设子目标的识别结果的模块。

根据一些实施例，针对预设目标的识别结果还包括预设目标的位置信息。

图6示出了根据本公开示例性实施例的视频检测装置的结构框图。如图6所示，视频检测装置600，包括：提取单元601，被配置用于从待检测视频中提取多个待检测图像；第四获取单元602，被配置用于针对多个待检测图像中的每一个待检测图像，根据如上述任意一种的图像检测方法，获取该待检测图像的分类结果；以及确定单元603，被配置用于基于多个待检测图像中的每一个待检测图像的分类结果，确定待检测视频中的第一类别时段。

根据一些实施例，提取单元包括：提取子单元，被配置用于以预设时间间隔从待检测视频中依次提取多个图像帧；以及第三确定子单元，被配置用于将所提取的多个图像帧确定为多个待检测图像。

根据一些实施例，确定单元包括：针对多个待检测图像中的任意两个在时间上相邻的待检测图像，响应于该两个待检测图像中的每一个待检测图像的分类结果均表征该待检测图像为第一类别图像，则将待检测视频中位于该两个待检测图像之间的时段确定为第一类别时段的模块。

根据本公开的另一方面，还提供一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行上述任意一种的方法。

根据本公开的另一方面，还提供一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，计算机指令用于使计算机执行上述的任意一种方法。

根据本公开的另一方面，还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，其中，计算机程序在被处理器执行时实现上述任意一种方法。

根据本公开的实施例，还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。

参考图7，现将描述可以作为本公开的服务器或客户端的电子设备700的结构框图，其是可以应用于本公开的各方面的硬件设备的示例。电子设备旨在表示各种形式的数字电子的计算机设备，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。

如图7所示，设备700包括计算单元701，其可以根据存储在只读存储器(ROM)702中的计算机程序或者从存储单元708加载到随机访问存储器(RAM)703中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 703中，还可存储设备700操作所需的各种程序和数据。计算单元701、ROM 702以及RAM 703通过总线704彼此相连。输入/输出(I/O)接口705也连接至总线704。

设备700中的多个部件连接至I/O接口705，包括：输入单元706、输出单元707、存储单元708以及通信单元709。输入单元706可以是能向设备700输入信息的任何类型的设备，输入单元706可以接收输入的数字或字符信息，以及产生与电子设备的用户设置和/或功能控制有关的键信号输入，并且可以包括但不限于鼠标、键盘、触摸屏、轨迹板、轨迹球、操作杆、麦克风和/或遥控器。输出单元707可以是能呈现信息的任何类型的设备，并且可以包括但不限于显示器、扬声器、视频/音频输出终端、振动器和/或打印机。存储单元708可以包括但不限于磁盘、光盘。通信单元709允许设备700通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据，并且可以包括但不限于调制解调器、网卡、红外通信设备、无线通信收发机和/或芯片组，例如蓝牙TM设备、1302.11设备、WiFi设备、WiMax设备、蜂窝通信设备和/或类似物。

计算单元701可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元701的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元701执行上文所描述的各个方法和处理，例如图像和视频检测方法。例如，在一些实施例中，图像和视频检测方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元708。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 702和/或通信单元709而被载入和/或安装到设备700上。当计算机程序加载到RAM 703并由计算单元701执行时，可以执行上文描述的图像和视频检测方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元701可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行图像和视频检测方法。

本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。

用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。

在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。

可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。

计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，也可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。

应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本公开中记载的各步骤可以并行地执行、也可以顺序地或以不同的次序执行，只要能够实现本公开公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。

虽然已经参照附图描述了本公开的实施例或示例，但应理解，上述的方法、系统和设备仅仅是示例性的实施例或示例，本发明的范围并不由这些实施例或示例限制，而是仅由授权后的权利要求书及其等同范围来限定。实施例或示例中的各种要素可以被省略或者可由其等同要素替代。此外，可以通过不同于本公开中描述的次序来执行各步骤。进一步地，可以以各种方式组合实施例或示例中的各种要素。重要的是随着技术的演进，在此描述的很多要素可以由本公开之后出现的等同要素进行替换。

Claims (22)

1.一种图像检测方法，包括：

将待检测图像输入目标识别模型，以获取所述目标识别模型所输出的针对预设目标的识别结果，其中，针对所述预设目标的识别结果包括针对所述预设目标的内容提取结果；

获取所述待检测图像的场景信息；

融合所述识别结果和所述场景信息，以获取所述待检测图像的融合信息；以及

将所述融合信息输入分类模型，以获取所述分类模型所输出的所述待检测图像的分类结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述获取所述待检测图像的场景信息包括：

将所述待检测图像输入场景识别模型，以获取所述场景识别模型所输出的所述待检测图像的场景信息。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述融合所述识别结果和所述场景信息，以获取所述待检测图像的融合信息包括：

基于针对所述预设目标的识别结果，确定第一特征向量；

基于所述待检测图像的场景信息，确定第二特征向量；以及

融合所述第一特征向量和所述第二特征向量，以获取所述待检测图像的融合特征向量。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述融合所述第一特征向量和所述第二特征向量包括：

对所述第一特征向量和所述第二特征向量执行拼接。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其中，所述目标识别模型包括多个并连的目标识别子模型，所述预设目标包括多个预设子目标，所述将待检测图像输入目标识别模型，以获取所述目标识别模型所输出的针对预设目标的识别结果包括：

针对所述多个目标识别子模型中的每一个目标识别子模型，将待检测图像输入该目标识别子模型，以获取该目标识别子模型所输出的针对所述多个预设子目标中的其中一个预设子目标的识别结果。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其中，针对所述预设目标的识别结果还包括所述预设目标的位置信息。

7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其中，所述预设目标包括联系电话、二维码、网络社交账号或网址中的至少一个。

8.一种视频检测方法，包括：

从待检测视频中提取多个待检测图像；

针对所述多个待检测图像中的每一个待检测图像，根据如权利要求1至7中任一项所述的图像检测方法，获取该待检测图像的分类结果；以及

基于所述多个待检测图像中的每一个待检测图像的分类结果，确定所述待检测视频中的第一类别时段。

9.根据权利要求8所述的方法，其中，所述从待检测视频中提取多个待检测图像包括：

以预设时间间隔从所述待检测视频中依次提取多个图像帧；以及

将所提取的所述多个图像帧确定为所述多个待检测图像。

10.根据权利要求8或9所述的方法，其中，所述基于所述多个待检测图像中的每一个待检测图像的分类结果，确定所述待检测视频中的第一类别时段包括：

针对所述多个待检测图像中的任意两个在时间上相邻的待检测图像，响应于该两个待检测图像中的每一个待检测图像的分类结果均表征该待检测图像为第一类别图像，则将所述待检测视频中位于该两个待检测图像之间的时段确定为第一类别时段。

11.一种图像检测装置，包括：

第一获取单元，被配置用于将待检测图像输入目标识别模型，以获取所述目标识别模型所输出的针对预设目标的识别结果，其中，针对所述预设目标的识别结果包括针对所述预设目标的内容提取结果；

第二获取单元，被配置用于获取所述待检测图像的场景信息；

融合单元，被配置用于融合所述识别结果和所述场景信息，以获取所述待检测图像的融合信息；以及

第三获取单元，被配置用于将所述融合信息输入分类模型，以获取所述分类模型所输出的所述待检测图像的分类结果。

12.根据权利要求11所述的装置，其中，所述第二获取单元包括：

将所述待检测图像输入场景识别模型，以获取所述场景识别模型所输出的所述待检测图像的场景信息的模块。

13.根据权利要求11或12所述的装置，其中，所述融合单元包括：

第一确定子单元，被配置用于基于针对所述预设目标的识别结果，确定第一特征向量；

第二确定子单元，被配置用于基于所述待检测图像的场景信息，确定第二特征向量；以及

融和子单元，被配置用于融合所述第一特征向量和所述第二特征向量，以获取所述待检测图像的融合特征向量。

14.根据权利要求13所述的装置，其中，所述融和子单元包括：

对所述第一特征向量和所述第二特征向量执行拼接的模块。

15.根据权利要求11至14中任一项所述的装置，其中，所述目标识别模型包括多个并连的目标识别子模型，所述预设目标包括多个预设子目标，所述第一获取单元包括：

针对所述多个目标识别子模型中的每一个目标识别子模型，将待检测图像输入该目标识别子模型，以获取该目标识别子模型所输出的针对所述多个预设子目标中的其中一个预设子目标的识别结果的模块。

16.根据权利要求11至15中任一项所述的装置，其中，针对所述预设目标的识别结果还包括所述预设目标的位置信息。

17.一种视频检测装置，包括：

提取单元，被配置用于从待检测视频中提取多个待检测图像；

第四获取单元，被配置用于针对所述多个待检测图像中的每一个待检测图像，根据如权利要求1至7中任一项所述的图像检测方法，获取该待检测图像的分类结果；以及

确定单元，被配置用于基于所述多个待检测图像中的每一个待检测图像的分类结果，确定所述待检测视频中的第一类别时段。

18.根据权利要求17所述的装置，其中，所述提取单元包括：

提取子单元，被配置用于以预设时间间隔从所述待检测视频中依次提取多个图像帧；以及

第三确定子单元，被配置用于将所提取的所述多个图像帧确定为所述多个待检测图像。

19.根据权利要求17或18所述的装置，其中，所述确定单元包括：

针对所述多个待检测图像中的任意两个在时间上相邻的待检测图像，响应于该两个待检测图像中的每一个待检测图像的分类结果均表征该待检测图像为第一类别图像，则将所述待检测视频中位于该两个待检测图像之间的时段确定为第一类别时段的模块。

20.一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-10中任一项所述的方法。

21.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1-10中任一项所述的方法。

22.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其中，所述计算机程序在被处理器执行时实现权利要求1-10中任一项所述的方法。

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