CN110009370A - 信息处理方法、装置、电子设备及可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本说明书实施例提供了一种信息处理方法，通过获取目标案件对应的举证图片的图片解析数据，根据图片解析数据得到举证图片的特征数据，进而基于特征数据，得到用于定性目标案件的参考要素，以便于进一步基于参考要素得到目标案件的定性结果，丰富了用于定性目标案件的要素，有利于提高目标案件定性结果的准确性。

Description

信息处理方法、装置、电子设备及可读存储介质

技术领域

本说明书实施例涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种信息处理方法、装置、电子设备及可读存储介质。

背景技术

随着互联网技术的发展，用户可以采用在线自助举报的方式针对存在纠纷的事件向相关平台进行举报或投诉。为了能够高效且公正地帮助用户解决纠纷事件，智能化地对举报或投诉案件的定性尤为重要。因此，如何对案件进行准确定性成为用户所关心的问题。

发明内容

本说明书实施例提供了一种信息处理方法、装置、电子设备及可读存储介质。

第一方面，本说明书实施例提供了一种信息处理方法，包括：获取目标案件对应的案件信息，所述案件信息包括举证图片；获取所述举证图片的图片解析数据，并根据所述图片解析数据得到所述举证图片的特征数据；基于所述特征数据，得到用于定性所述目标案件的参考要素。

第二方面，本说明书实施例提供了一种信息处理装置，包括：案件信息获取模块，用于获取目标案件对应的案件信息，所述案件信息包括举证图片；特征数据获取模块，用于获取所述举证图片的图片解析数据，并根据所述图片解析数据得到所述举证图片的特征数据；参考要素确定模块，用于基于所述特征数据，得到用于定性所述目标案件的参考要素。

第三方面，本说明书实施例提供了一种电子设备，包括：存储器；一个或多个处理器；及上述的信息处理装置，存储于所述存储器中并被配置成由一个或多个处理器执行。

第四方面，本说明书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上述信息处理方法的步骤。

本说明书实施例有益效果如下：

本说明书实施例提供的信息处理方法，通过获取目标案件对应的举证图片的图片解析数据，根据图片解析数据得到举证图片的特征数据，进而基于特征数据，得到用于定性目标案件的参考要素，以便于进一步基于参考要素得到目标案件的定性结果，例如，目标案件是否成立，是否属于诈骗案件或属于涉黄、涉黑案件等。根据举报图片的特征数据得到用于定性目标案件的参考要素，丰富了用于定性目标案件的要素，有利于提高目标案件定性结果的准确性。

附图说明

图1为本说明书实施例的一种运行环境示意图；

图2为本说明书实施例第一方面提供的信息处理方法流程图；

图3为本说明书实施例第二方面提供的信息处理装置的结构示意图；

图4为本说明书实施例第三方面提供的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为了更好的理解上述技术方案，下面通过附图以及具体实施例对本说明书实施例的技术方案做详细的说明，应当理解本说明书实施例以及实施例中的具体特征是对本说明书实施例技术方案的详细的说明，而不是对本说明书技术方案的限定，在不冲突的情况下，本说明书实施例以及实施例中的技术特征可以相互组合。

本说明书实施例中，目标案件可以为用户针对交易或即时通讯内容等发起的举报或投诉事件。举证图片是指在发起目标案件时上传的用于证明举报内容的图片。案件定性是指给目标案件的性质下定论，如属于诈骗案件或属于涉黄、涉黑案件等。

请参见图1，为适用于本说明书实施例的一种运行环境示意图。如图1所示，一个或多个用户端100可通过网络200与一个或多个服务器300(图1中仅示出一个)相连，以进行数据通信或交互。其中，用户端100可以是个人电脑(PersonalComputer，PC)、笔记本电脑、平板电脑、智能手机、电子阅读器、车载设备、网络电视、可穿戴设备等具有网络功能的智能设备。本说明书实施例提供的信息处理方法可以由服务器执行，也可以由用户端执行。例如，当由服务器执行时，用户可以通过用户端采集案件信息，生成目标案件，上报到服务器，由服务器通过本说明书提供的信息处理方法对目标案件对应的案件信息进行处理，得到用于定性目标案件的参考要素，以进一步得到目标案件的定性结果。

第一方面，本说明书实施例提供了一种信息处理方法。请参见图2，该方法包括步骤S201-步骤S203。

步骤S201，获取目标案件对应的案件信息，所述案件信息包括举证图片。

用户在交易或即时通讯等过程中，对于疑似诈骗、涉黄或涉恐等交易或通讯过程，可以进行举报或投诉。在此过程中，用户可以对举报内容进行文字描述并提交举证图片，作为案件的证据，用于辅助目标案件的审理。相对于文字描述会受到个人的文字表达能力的影响，举证图片对于案件的定性尤为重要。

步骤S202，获取所述举证图片的图片解析数据，并根据所述图片解析数据得到所述举证图片的特征数据。

本说明书实施例中，可以通过预设的应用程序编程接口调用预先配置的图片解析服务来对举证图片进行解析，得到举证图片的图片解析数据。图片解析服务可以解析得到的图片解析数据录入实时表格，通过调用实时表格可以快速得到图片解析数据。当然，在本说明书其他实施例中，也可以通过预先配置用于解析举证图片的图片解析算法，通过图片解析算法对举证图片进行处理，得到举证图片的图片解析数据。例如，可以先对图片中的文本行进行检测，进而再对文本行中的字符进行切分和识别，得到解析结果。

图片解析数据中可以包含举证图片中的文字信息例如文字内容、文字颜色以及文字在图片中的坐标位置等。当然，除了文字信息以外，图片解析数据还可以包括图片是否携带有敏感信息如涉黄信息或涉恐信息等的鉴定结果如分值。

于本说明书一实施例中，举证图片的特征数据可以包括但不限于以下多种特征。上述多种特征可以包括：举证图片的来源；当案件信息包括举证文字时，举证图片与举证文字的一致性识别结果；举证图片中包含的系统提示信息；图片解析数据中包含的满足预设条件的异常信息；以及举证图片中包含的身份信息。本说明书实施例中，举证图片的来源包括截图图片和拍摄图片；身份信息可以包括但不限于公司名称、网址、联系方式以及身份证号等。

需要说明的是，上述多种特征中的任意一种均可以单独作为举证图片的特征数据，也可以将上述多种特征中的任意多种组合如任意两种、三种或四种组合或者是全部作为举证图片的特征数据，本说明书实施例对此不作限制。

步骤S203，基于所述特征数据，得到用于定性所述目标案件的参考要素，以便根据所述参考要素得到所述目标案件的定性结果。

本说明书实施例中，参考要素用于判断或者辅助判断目标案件的性质，有利于更准确地定性目标案件。具体来讲，基于所述特征数据，得到用于定性所述目标案件的参考要素可以包括：将所述特征数据作为用于定性所述目标案件的参考要素；或将所述特征数据转化为用于定性所述目标案件的参考要素。

在一种实施方式中，将所述特征数据转化为用于定性所述目标案件的参考要素的实施过程可以包括：根据所述特征数据以及预先设置的要素信息表，得到与所述特征数据对应的要素，将得到的要素作为用于定性所述目标案件的参考要素。其中，所述要素信息表中预先存储有多种特征数据与相应要素之间的映射关系信息。

需要说明的是，要素信息表具体根据特征数据的种类设置，针对每种特征数据分别设置对应的要素。要素信息表中的要素可以用于表征基于该特征数据能够得到的对目标案件的预判信息。本说明书实施例中，要素可以用特定变量表示或者也可以用特征标识符表示，此处对要素的表现形式不作限制。

例如，当特征数据包括举证图片的来源时，要素信息表中包括截图图片对应的要素和拍摄图片对应的要素，截图图片对应的要素可以用于表征目标案件不是面对面发生或者是目标案件可能为电信诈骗或其他通过网络发生的案件，拍摄图片对应的要素可以用于表征目标案件为面对面发生或者是目标案件并非电信诈骗或其他通过网络发生的案件。

又例如，当特征数据包括举证图片与举证文字的一致性识别结果时，要素信息表中包括一致性识别结果对应的要素，一致性识别结果对应的要素可以用于表征目标案件图片证据与文字证据的可信度。当然，举证图片与举证文字的一致时对应的要素所表征的可信度高于举证图片与举证文字的不一致时对应的要素所表征的可信度。

在另一种实施方式中，也可以针对特征数据的类型，确定特征数据对应的参考信息，将参考信息作为用于定性所述目标案件的参考要素。

作为一种可选的实施方式，当举证图片的特征数据包括举证图片的来源时，根据图片解析数据得到举证图片的特征数据的实施过程可以包括：基于所述图片解析数据确定所述举证图片的来源；将所述举证图片的来源作为所述举证图片的特征数据。

具体来讲，图片解析数据可以包括举证图片中的文字坐标数据，此时，基于图片解析数据确定举证图片的来源可以包括：根据文字坐标数据，得到举证图片中文字的坐标范围；根据坐标范围，得到文字边界图形；判断文字边界图形是否满足预设规则，若是，则判定该举证图片为截图图片，若否，则判定该举证图片为拍摄图片。

其中，预设规则可以根据实际应用场景中，拍摄图片中文字坐标范围形成的文字边界图形和截图图片中文字坐标范围形成的文字边界图形之间的区别设置。例如，在一种应用场景中，截图图片中文字坐标范围形成的文字边界图形为长方形或正方形，而拍摄图片中文字坐标范围形成的文字边界图形并非方形。此时，可以判断举证图片对应的文字边界图形是否为方形，即是否为长方形或正方形，若是，则判定该文字边界图形满足预设规则，反之，则判定该文字边界图形不满足预设规则。

当然，在本说明书其他实施例中，也可以采用其他方式确定举证图片的来源，本说明书实施例不作限制。

进一步地，当举证图片的特征数据包括举证图片的来源时，相应地，基于所述特征数据，得到用于定性所述目标案件的参考要素，具体可以包括：将举证图片的来源作为用于定性目标案件的一种参考要素；或者，将举证图片的来源转化为用于定性目标案件的参考要素。具体可以根据举证图片的来源与预先设置的要素信息表，得到与举证图片的来源对应的要素，将得到的要素作为用于定性所述目标案件的参考要素，或者，也可以基于举证图片的来源确定目标案件对应的场景信息，将所确定的场景信息作为用于定性目标案件的一种参考要素。

在一种实施方式中，场景信息可以包括目标案件是否为面对面发生，例如，若举证图片为拍摄图片，则可以判定该目标案件为面对面发生，若举证图片为截图图片，则可以判定该目标案件并非面对面发生。在另一种实施方式中，场景信息可以包括目标案件的属性，如是否为电信诈骗或其他通过网络发生的案件。例如，若举证图片为拍摄图片，被认定为面对面发生的案件，则可以判定此目标案件并非电信诈骗或其他通过网络发生的案件，若举证图片为截图图片，被认定为非面对面发生，则可以判定此目标案件可能为电信诈骗或其他通过网络发生的案件。

作为一种可选的实施方式，目标案件对应的案件信息还包括举证文字。举证图片为举证案件的图片证据，而举证文字则为举证案件的文字证据。举证图片的特征数据可以包括举证图片与举证文字的一致性识别结果，根据所述图片解析数据得到所述举证图片的特征数据的实施过程可以包括：基于图片解析数据识别举证图片与举证文字是否一致，得到一致性识别结果；将所述一致性识别结果作为所述举证图片的特征数据。

在一种实施方式中，基于图片解析数据识别举证图片与举证文字是否一致，得到一致性识别结果可以包括：基于所述图片解析数据，得到所述举证图片的标识信息；获取所述举证文字中与所述标识信息对应的关键词；将所述标识信息与所述关键词进行匹配，当匹配成功时，则判定所述举证图片与所述举证文字是一致的，当匹配失败时，则判定所述举证图片与所述举证文字是不一致的。

其中，标识信息用于反映举证图片的特性，可以根据举证图片的类型设置。举例来讲，当举证图片为社交平台交互界面的截图时，标识信息可以是用于标识该截图中所使用的聊天工具的信息，具体可以根据实际应用中不同聊天工具的交互界面之间的区别设置，例如，界面中各控件如返回按钮的位置之间的区别等。此时，举证文字中与标识信息对应的关键词为聊天工具的名称。这样就可以在根据标识信息得到举证图片对应的聊天工具名称，并获取到举证文字中包含的聊天工具名称后，将基于举证图片得到的聊天工具名称与举证文字中包含的聊天工具名称进行匹配，当二者一致时，匹配成功，当二者不一致时，匹配失败。

当举证图片为转账记录的截图时，标识信息可以是转账记录中的转账金额，或者，也可以是转账时间或收款人户名等等，具体根据需要设置。以标识信息为转账金额为例，此时，可以相应获取举证文字中包含的转账金额，将从举证图片中得到转账金额与举证文字中包含的转账金额进行匹配，当二者一致时，匹配成功，当二者不一致时，匹配失败。

当举证图片为银行卡的照片时，标识信息可以是举证图片中的银行名称或卡号。例如举证文字中为办了一张A银行信用卡，而图片中是B银行的银行卡，则举证图片与举证文字不匹配。

当然，在本说明书其他实施例中，也可以采用其他方式识别举证图片与举证文字是否一致，本说明书实施例不作限制。

进一步地，当举证图片的特征数据包括举证图片与举证文字的一致性识别结果时，作为一种实施方式，基于所述特征数据，得到用于定性所述目标案件的参考要素，具体可以包括：将一致性识别结果作为用于定性目标案件的一种参考要素。举证图片与举证文字的一致性识别结果与举证图片与举证文字的可信度有关，如果举证图片与举证文字一致，则可以增加图片证据与文字证据的可信度，若不一致，则降低图片证据与文字证据的可信度，甚至不予置信。

作为另一种实施方式，基于所述特征数据，得到用于定性所述目标案件的参考要素，可以包括：将举证图片与举证文字的一致性识别结果转化为用于定性目标案件的参考要素。具体可以根据一致性识别结果与预先设置的要素信息表，得到与一致性识别结果对应的要素，将得到的要素作为用于定性所述目标案件的参考要素，或者，也可以根据一致性识别结果得到目标案件的参考可信度，将所述参考可信度作为用于定性目标案件的一种参考要素。例如，可以预先设置一个相对较高的第一可信度等级和一个相对较低的可信度等级，当举证图片与举证文字一致时，将第一可信度等级作为目标案件的参考可信度，当举证图片与举证文字不一致时，将第二可信度等级作为目标案件的参考可信度。参考可信度较高时，则能够提高目标案件的证据可信度，参考可信度较低时，则会降低目标案件的证据可信度。

作为一种可选的实施方式，当举证图片的来源为截图图片时，举证图片的特征数据可以包括举证图片中包含的系统提示信息，上述根据所述图片解析数据得到所述举证图片的特征数据的过程可以包括：获取所述图片解析数据中包含的系统提示信息；将所述系统提示信息作为所述举证图片的特征数据。需要说明的是，若图片解析数据中不包含系统提示信息，则需要基于举证图片的其他特征数据得到用于定性所述目标案件的参考要素。举例来讲，当举证图片为即时通讯应用中的聊天界面截图时，即时通讯应用会在某些特定状态下输出一些提示，如“消息已发出，但被对方拒收了”、“对方已开启好友验证”、“对方账号异常，谨防诈骗”等提示。

具体来讲，获取图片解析数据中包含的系统提示信息的方式可以有多种，例如，可以预先设置提示信息列表，提示信息列表中存储有多条根据实际应用场景添加的系统提示信息，将图片解析数据中包含的举证图片中的文字与提示信息列表中的系统提示信息进行匹配，根据匹配结果识别图片解析数据中包含的系统提示信息。

需要说明的是，在本说明书其他实施例中，也可以采用其他方式获取图片解析数据中包含的系统提示信息，本说明书实施例不作限制。例如，考虑到通常情况下，系统提示信息在聊天界面中的位置和字体颜色与聊天内容的位置和字体颜色均不同，可以通过识别图片解析数据中的文字在举证图片的位置或者是识别图片解析数据中文字的字体颜色等来获取图片解析数据中的系统提示信息

进一步地，当举证图片的特征数据包括系统提示信息时，基于所述特征数据，得到用于定性所述目标案件的参考要素，具体可以包括：将系统提示信息作为用于定性目标案件的一种参考要素。例如，当目标案件发生在即时通讯场景中，举证图片为即时通讯应用中的聊天界面截图时，系统提示信息可以作为聊天文字的补充信息，如果存在表示删除好友的提示，则可以判断嫌疑人具有不协商的行为，可以判断其主观具有非法占有的倾向。如果存在账户有风险类的提示，则是代表聊天工具中的对方账号偏坏，那么该目标案件也会偏坏。

或者，也可以将举证图片中的系统提示信息转化为用于定性目标案件的参考要素。具体可以根据举证图片中的系统提示信息与预先设置的要素信息表，得到与系统提示信息对应的要素，将得到的要素作为用于定性所述目标案件的参考要素，或者，也可以将系统提示信息对应的标记信息作为用于定性所述目标案件的一种参考要素。举例来讲，如果存在表示删除好友的提示，可以标记为嫌疑人具有不协商的行为，主观具有非法占有的倾向；如果存在账户有风险类的提示，可以标记为对方账号偏坏。

作为一种可选的实施方式，举证图片的特征数据可以包括举证图片中满足预设条件的异常信息。此时，上述根据所述图片解析数据得到所述举证图片的特征数据的过程可以包括：识别所述图片解析数据中的满足预设条件的异常信息；基于所述异常信息得到所述举证图片的特征数据。

可以理解的是，举证图片的图片解析数据中可能会存在一些异常信息，如对图片中的图形或文字识别时出现错误，解析出来的结果与图片中的实际图形或文字不一致。在一种实施方式中，对于一些在历史图片解析数据中出现率较高且对于案件定性有帮助的异常信息，也可以作为或用于获取举证图片的特征数据，被利用来生成用于定性所述目标案件的参考要素。

举例来讲，信号柱是手机界面截图的标志之一，可以通过举证图片中是否存在信号柱来确定举证图片的来源和类型，例如，可以将包含有信号柱的举证图片判定为手机界面截图，从而可以进一步判断举证图片是否为社交平台交互界面的截图，有利于确定目标案件的方向，如网络诈骗等。或者，举证图片中是否包含有信号柱也可以作为举证图片和举证文字一致性识别的前提，例如，当举证图片中包含有信号柱时，可以判定该举证图片可能属于社交平台交互界面的截图，从而可以通过匹配聊天工具种类来对举证图片和举证文字进行一致性识别，有利于后续对目标案件进行定性。因此，若分析历史图片解析数据，得到将手机界面截图中信号柱误识别为“.0o 1I|”等几个固定符号组合的次数大于预设阈值，则可以认为这些字符组合为满足预设条件的异常信息，可以将这些字符组合作为举证图片的特征数据，用于表示信号柱。

当然，除了信号柱对应的异常信息以外，还可以是其他的满足预设条件的异常信息，例如举证图片中一些能够对后续案件定性有所帮助信息如地域名称、公司名称或应用程序名称等识别错误，且该错误信息在历史图片解析数据中出现次数大于预设阈值。其中，预设阈值根据实际需要设置。

具体来讲，识别图片解析数据中的满足预设条件的异常信息的方式可以为：预先基于历史图片解析数据，构建正则表达式；通过正则表达式对图片解析数据进行检索，与正则表达式匹配的信息即为满足预设条件的异常信息。当然，除了通过正则表达式匹配的方式外，还可以采用其他方式识别满足预设条件的异常信息，此处不作限制。

于本说明书一实施例中，图片解析数据中满足预设条件的异常信息可以有多种使用方式，下面主要列举两种使用方式进行说明。在实际应用中，这些使用方式可以单独使用，也可以组合使用，此处不作限制。

第一种，图片解析数据中满足预设条件的异常信息可以用于得到其他的特征数据，进而得到用于定性所述目标案件的参考要素。

例如，当举证图片的特征数据还包括举证图片与举证文字的一致性识别结果时，图片解析数据中的满足预设条件的异常信息中可能包含举证图片的标识信息，因此，可以先将图片解析数据中的满足预设条件的异常信息与预设的异常信息库进行匹配，得到该异常信息对应的纠错信息；采用纠错信息替换图片解析数据中相应的异常信息，得到更新后的图片解析数据，再基于更新后的图片解析数据，得到所述举证图片的标识信息，这样可以避免由于图片解析异常导致举证图片的标识信息无法被识别出来，有利于得到上述的一致性识别结果。其中，异常信息库中存储有多个异常信息与相应的纠错信息的对应关系信息，异常信息库可以根据历史图片解析数据设置。纠错信息是指对异常信息进行纠错后的正常信息，例如，异常信息为“上分公司”，对应的纠错信息为“上海分公司”。

又例如，在一种具体应用场景中，当图片解析数据中的满足预设条件的异常信息包含对应于信号柱的异常信息时，可以判定该举证图片属于社交平台交互界面的截图，此时，可以将用于标识该截图中所使用的聊天工具的信息作为举证图片的标识信息，用于得到举证图片和举证文字的一致性识别结果。

再例如，当举证图片的特征数据还包括举证图片中的身份信息时，满足预设条件的异常信息可能是举证图片中的身份信息。此时，可以将图片解析数据中的满足预设条件的异常信息与预设的异常信息库进行匹配，得到该异常信息对应的纠错信息；采用纠错信息替换图片解析数据中相应的异常信息，得到更新后的图片解析数据，再基于更新后的图片解析数据，得到举证图片中的身份信息。

需要说明的是，除了上述一致性识别结果和身份信息以外，在本说明书其他实施例中，满足预设条件的异常信息也可以用于得到其他的特征数据，此处不作限制。

第二种，可以将图片解析数据中的满足预设条件的异常信息与预设的异常信息库进行匹配，得到该异常信息对应的纠错信息；将得到的纠错信息作为用于定性目标案件的参考要素。

作为一种可选的实施方式，举证图片的特征数据可以包括举证图片中包含的身份信息。相应地，上述根据所述图片解析数据得到所述举证图片的特征数据的实施过程可以包括：获取图片解析数据中包含的身份信息；将身份信息作为举证图片的特征数据。具体来讲，身份信息可以包括但不限于公司名称、网址、联系方式如邮箱和电话号码以及身份证号等。

进一步地，当特征数据包括举证图片中包含的身份信息时，在一种实施方式中，可以将举证图片中包含的身份信息直接作为用于定性目标案件的一种参考要素。在另一种实施方式中，可以将身份信息转化为用于定性目标案件的参考要素。具体来讲，可以将身份信息与预设的身份信息库中的身份信息进行匹配，得到匹配结果；进而根据所述匹配结果得到所述目标案件的参考要素。例如，可以将所述匹配结果作为所述目标案件的参考要素，或者，也可以基于匹配结果以及预设的计分算法得到一分值，将该分值作为一用于定性目标案件的参考要素。

其中，身份信息库中存储有多个被标记的身份信息。需要说明的是，被标记的身份信息为在历史案件审理过程中被录入黑名单的身份信息。当身份信息库中存在身份信息与举证图片中的身份信息匹配时，会相对提高该目标案件成立的概率。

可以理解的是，当举证图片中存在身份信息时，身份信息可以有一个或多个。例如，假设举证图片中有N个身份信息时，匹配结果可以为不匹配或M个匹配，其中，N为大于或等于1的整数，M为大于或等于1且小于或等于N的整数。另外，计分算法可以根据实际需要设置，例如，当举证图片中有N个身份信息，当匹配结果为不匹配时，分值为0分，当匹配结果为M个匹配时，对应的分值为M/N*Q，其中，Q为预先设置的基准分值，可以根据实际需要设置，例如，Q可以设置为100分。

另外，需要说明的是，当举证图片中存在身份信息，且该身份信息与身份信息库中的身份信息均不匹配时，在目标案件审理结果为成立的情况下，可以将举证图片中的身份信息添加到身份信息库中。

本说明书实施例提供的信息处理方法，基于根据图片解析数据得到的特征数据，从而根据特征数据得到用于定性目标案件的参考要素，以便于进一步基于参考要素得到目标案件的定性结果，例如，目标案件是否成立，是否属于诈骗案件或属于涉黄、涉黑案件等。这样极大地丰富了定性目标案件时能够参考的要素，有利于提高目标案件定性结果的准确性。

第二方面，基于同一发明构思，本说明书实施例还提供了一种信息处理装置。请参见图3，该信息处理装置30包括：

案件信息获取模块31，用于获取目标案件对应的案件信息，所述案件信息包括举证图片；

特征数据获取模块32，用于获取所述举证图片的图片解析数据，并根据所述图片解析数据得到所述举证图片的特征数据；

参考要素确定模块33，用于基于所述特征数据，得到用于定性所述目标案件的参考要素，以便根据所述参考要素得到所述目标案件的定性结果。

作为一种可选的实施方式，所述举证图片的特征数据包括以下多种特征中的任意一种或多种组合，所述多种特征包括：所述举证图片的来源，所述举证图片的来源包括截图图片和拍摄图片；所述举证图片中包含的系统提示信息；所述图片解析数据中包含的满足预设条件的异常信息；所述举证图片中包含的身份信息；以及当所述案件信息包括举证文字时，所述举证图片与所述举证文字的一致性识别结果。

作为一种可选的实施方式，所述特征数据获取模块32包括：来源确定子模块321，用于基于所述图片解析数据确定所述举证图片的来源，将所述举证图片的来源作为所述举证图片的特征数据，其中，所述举证图片的来源包括截图图片和拍摄图片。

作为一种可选的实施方式，所述图片解析数据包括文字坐标数据，所述来源确定子模块321用于：根据所述文字坐标数据，得到所述举证图片中文字的坐标范围；根据所述坐标范围，得到文字边界图形；判断所述文字边界图形是否满足预设规则，若是，则判定所述举证图片为截图图片，若否，则判定所述举证图片为拍摄图片。

作为一种可选的实施方式，所述案件信息还包括举证文字，所述特征数据获取模块32包括：一致性识别子模块322，用于基于所述图片解析数据识别所述举证图片与所述举证文字是否一致，得到一致性识别结果，将所述一致性识别结果作为所述举证图片的特征数据。

作为一种可选的实施方式，所述一致性识别子模块322用于：基于所述图片解析数据，得到所述举证图片的标识信息；获取所述举证文字中与所述标识信息对应的关键词；将所述标识信息与所述关键词进行匹配，当匹配成功时，则判定所述举证图片与所述举证文字是一致的，当匹配失败时，则判定所述举证图片与所述举证文字是不一致的。

作为一种可选的实施方式，所述特征数据获取模块32包括：提示信息获取子模块323，用于获取所述图片解析数据中包含的系统提示信息，将所述系统提示信息作为所述举证图片的特征数据。

作为一种可选的实施方式，所述特征数据获取模块32包括：异常信息获取子模块324，用于识别所述图片解析数据中的满足预设条件的异常信息，将所述异常信息作为所述举证图片的特征数据。

作为一种可选的实施方式，所述异常信息获取子模块324用于：通过预设的正则表达式对图片解析数据进行检索，将所述图片解析数据中与所述正则表达式匹配的信息作为满足预设条件的异常信息，其中，所述正则表达式为基于历史图片解析数据中出现次数大于预设阈值的异常信息预先构建的。

作为一种可选的实施方式，所述特征数据获取模块32包括：身份信息获取子模块325，用于获取所述图片解析数据中包含的身份信息，将所述身份信息作为所述举证图片的特征数据。

作为一种可选的实施方式，所述参考要素确定模块33用于：将所述身份信息与预设的身份信息库中的身份信息进行匹配，得到匹配结果；根据所述匹配结果得到所述目标案件的参考要素；其中，所述身份信息库中存储有多个被标记的身份信息。

作为一种可选的实施方式，所述参考要素确定模块33用于：将所述特征数据作为用于定性所述目标案件的参考要素；或将所述特征数据转化为用于定性所述目标案件的参考要素。

作为一种可选的实施方式，所述参考要素确定模块33用于：根据所述特征数据以及预先设置的要素信息表，得到与所述特征数据对应的要素，将得到的要素作为用于定性所述目标案件的参考要素，其中，所述要素信息表中预先存储有多种特征数据与相应要素之间的映射关系信息。

需要说明的是，本说明书实施例所提供的信息处理装置，其中各个单元执行操作的具体方式已经在上述方法实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

第三方面，基于与前述实施例提供的信息处理方法同样的发明构思，本说明书实施例还提供一种电子设备，如图4所示，包括存储器404、一个或多个处理器402及存储在存储器404上并可在处理器402上运行的计算机程序，所述处理器402执行所述程序时实现前文所述信息处理方法的步骤。

其中，在图4中，总线架构(用总线400来代表)，总线400可以包括任意数量的互联的总线和桥，总线400将包括由处理器402代表的一个或多个处理器和存储器404代表的存储器的各种电路链接在一起。总线400还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路链接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口405在总线400和接收器401和发送器403之间提供接口。接收器401和发送器403可以是同一个元件，即收发机，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。处理器402负责管理总线400和通常的处理，而存储器404可以被用于存储处理器402在执行操作时所使用的数据。

可以理解的是，图4所示的结构仅为示意，本说明书实施例提供的电子设备还可包括比图4中所示更多或者更少的组件，或者具有与图4所示不同的配置。图4中所示的各组件可以采用硬件、软件或其组合实现。

第四方面，基于与前述实施例中提供的信息处理方法同样的发明构思，本说明书实施例还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前文所述信息处理方法的任一方法的步骤。

本说明书是参照根据本说明书实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的设备。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令设备的制造品，该指令设备实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管已描述了本说明书的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本说明书范围的所有变更和修改。

显然，本领域的技术人员可以对本说明书进行各种改动和变型而不脱离本说明书的精神和范围。这样，倘若本说明书的这些修改和变型属于本说明书权利要求及其等同技术的范围之内，则本说明书也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (28)

1.一种信息处理方法，包括：

获取目标案件对应的案件信息，所述案件信息包括举证图片；

获取所述举证图片的图片解析数据，并根据所述图片解析数据得到所述举证图片的特征数据；

基于所述特征数据，得到用于定性所述目标案件的参考要素，以便根据所述参考要素得到所述目标案件的定性结果。

2.根据权利要求1所述的方法，所述举证图片的特征数据包括以下多种特征中的任意一种或多种组合，所述多种特征包括：

所述举证图片的来源，所述举证图片的来源包括截图图片和拍摄图片；

所述举证图片中包含的系统提示信息；

所述图片解析数据中包含的满足预设条件的异常信息；

所述举证图片中包含的身份信息；以及

当所述案件信息包括举证文字时，所述举证图片与所述举证文字的一致性识别结果。

3.根据权利要求1所述的方法，所述根据所述图片解析数据得到所述举证图片的特征数据，包括：

基于所述图片解析数据确定所述举证图片的来源，其中，所述举证图片的来源包括截图图片和拍摄图片；

将所述举证图片的来源作为所述举证图片的特征数据。

4.根据权利要求3所述的方法，所述图片解析数据包括文字坐标数据，所述基于所述图片解析数据确定所述举证图片的来源，包括：

根据所述文字坐标数据，得到所述举证图片中文字的坐标范围；

根据所述坐标范围，得到文字边界图形；

判断所述文字边界图形是否满足预设规则，若是，则判定所述举证图片为截图图片，若否，则判定所述举证图片为拍摄图片。

5.根据权利要求1所述的方法，所述案件信息还包括举证文字，所述根据所述图片解析数据得到所述举证图片的特征数据，包括：

基于所述图片解析数据识别所述举证图片与所述举证文字是否一致，得到一致性识别结果；

将所述一致性识别结果作为所述举证图片的特征数据。

6.根据权利要求5所述的方法，所述基于所述图片解析数据识别所述举证图片与所述举证文字是否一致，得到一致性识别结果，包括：

基于所述图片解析数据，得到所述举证图片的标识信息；

获取所述举证文字中与所述标识信息对应的关键词；

将所述标识信息与所述关键词进行匹配，当匹配成功时，则判定所述举证图片与所述举证文字是一致的，当匹配失败时，则判定所述举证图片与所述举证文字是不一致的。

7.根据权利要求1所述的方法，所述根据所述图片解析数据得到所述举证图片的特征数据，包括：

获取所述图片解析数据中包含的系统提示信息；

将所述系统提示信息作为所述举证图片的特征数据。

8.根据权利要求1所述的方法，所述根据所述图片解析数据得到所述举证图片的特征数据，包括：

识别所述图片解析数据中的满足预设条件的异常信息；

基于所述异常信息得到所述举证图片的特征数据。

9.根据权利要求8所述的方法，所述识别所述图片解析数据中的满足预设条件的异常信息，包括：

通过预设的正则表达式对所述图片解析数据进行检索，将所述图片解析数据中与所述正则表达式匹配的信息作为满足预设条件的异常信息，其中，所述正则表达式为基于历史图片解析数据中出现次数大于预设阈值的异常信息预先构建的。

10.根据权利要求1所述的方法，所述根据所述图片解析数据得到所述举证图片的特征数据，包括：

获取所述图片解析数据中包含的身份信息；

将所述身份信息作为所述举证图片的特征数据。

11.根据权利要求10所述的方法，所述基于所述特征数据，得到用于定性所述目标案件的参考要素，包括：

将所述身份信息与预设的身份信息库中的身份信息进行匹配，得到匹配结果，其中，所述身份信息库中存储有多个被标记的身份信息；

根据所述匹配结果得到所述目标案件的参考要素。

12.根据权利要求1所述的方法，所述基于所述特征数据，得到用于定性所述目标案件的参考要素，包括：

将所述特征数据作为用于定性所述目标案件的参考要素；或

将所述特征数据转化为用于定性所述目标案件的参考要素。

13.根据权利要求12所述的方法，所述将所述特征数据转化为用于定性所述目标案件的参考要素，包括：

根据所述特征数据以及预先设置的要素信息表，得到与所述特征数据对应的要素，将得到的要素作为用于定性所述目标案件的参考要素，其中，所述要素信息表中预先存储有多种特征数据与相应要素之间的映射关系信息。

14.一种信息处理装置，包括：

案件信息获取模块，用于获取目标案件对应的案件信息，所述案件信息包括举证图片；

特征数据获取模块，用于获取所述举证图片的图片解析数据，并根据所述图片解析数据得到所述举证图片的特征数据；

参考要素确定模块，用于基于所述特征数据，得到用于定性所述目标案件的参考要素，以便根据所述参考要素得到所述目标案件的定性结果。

15.根据权利要求14所述的装置，所述举证图片的特征数据包括以下多种特征中的任意一种或多种组合，所述多种特征包括：

所述举证图片的来源，所述举证图片的来源包括截图图片和拍摄图片；

所述举证图片中包含的系统提示信息；

所述图片解析数据中包含的满足预设条件的异常信息；

所述举证图片中包含的身份信息；以及

当所述案件信息包括举证文字时，所述举证图片与所述举证文字的一致性识别结果。

16.根据权利要求14所述的装置，所述特征数据获取模块包括：

来源确定子模块，用于基于所述图片解析数据确定所述举证图片的来源，将所述举证图片的来源作为所述举证图片的特征数据，其中，所述举证图片的来源包括截图图片和拍摄图片。

17.根据权利要求16所述的装置，所述图片解析数据包括文字坐标数据，所述来源确定子模块用于：

根据所述文字坐标数据，得到所述举证图片中文字的坐标范围；

根据所述坐标范围，得到文字边界图形；

判断所述文字边界图形是否满足预设规则，若是，则判定所述举证图片为截图图片，若否，则判定所述举证图片为拍摄图片。

18.根据权利要求14所述的装置，所述案件信息还包括举证文字，所述特征数据获取模块包括：

一致性识别子模块，用于基于所述图片解析数据识别所述举证图片与所述举证文字是否一致，得到一致性识别结果，将所述一致性识别结果作为所述举证图片的特征数据。

19.根据权利要求18所述的装置，所述一致性识别子模块用于：

基于所述图片解析数据，得到所述举证图片的标识信息；

获取所述举证文字中与所述标识信息对应的关键词；

将所述标识信息与所述关键词进行匹配，当匹配成功时，则判定所述举证图片与所述举证文字是一致的，当匹配失败时，则判定所述举证图片与所述举证文字是不一致的。

20.根据权利要求14所述的装置，所述特征数据获取模块包括：

提示信息获取子模块，用于获取所述图片解析数据中包含的系统提示信息，将所述系统提示信息作为所述举证图片的特征数据。

21.根据权利要求14所述的装置，所述特征数据获取模块包括：

异常信息获取子模块，用于识别所述图片解析数据中的满足预设条件的异常信息，基于所述异常信息得到所述举证图片的特征数据。

22.根据权利要求21所述的装置，所述异常信息获取子模块用于：

通过预设的正则表达式对所述图片解析数据进行检索，将所述图片解析数据中与所述正则表达式匹配的信息作为满足预设条件的异常信息，其中，所述正则表达式为基于历史图片解析数据中出现次数大于预设阈值的异常信息预先构建的。

23.根据权利要求14所述的装置，所述特征数据获取模块包括：

身份信息获取子模块，用于获取所述图片解析数据中包含的身份信息，将所述身份信息作为所述举证图片的特征数据。

24.根据权利要求23所述的装置，所述参考要素确定模块用于：将所述身份信息与预设的身份信息库中的身份信息进行匹配，得到匹配结果；根据所述匹配结果得到所述目标案件的参考要素；其中，所述身份信息库中存储有多个被标记的身份信息。

25.根据权利要求14所述的装置，所述参考要素确定模块用于：

将所述特征数据作为用于定性所述目标案件的参考要素；或

将所述特征数据转化为用于定性所述目标案件的参考要素。

26.根据权利要求25所述的装置，所述参考要素确定模块用于：

根据所述特征数据以及预先设置的要素信息表，得到与所述特征数据对应的要素，将得到的要素作为用于定性所述目标案件的参考要素，其中，所述要素信息表中预先存储有多种特征数据与相应要素之间的映射关系信息。

27.一种电子设备，包括：

存储器；

一个或多个处理器；及

权利要求14-26中任一项所述的信息处理装置，存储于所述存储器中并被配置成由一个或多个处理器执行。

28.一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权利要求1-13中任一项所述方法的步骤。