CN111368654A - 审核图片的方法和装置 - Google Patents

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CN111368654A CN202010106267.4A CN202010106267A CN111368654A CN 111368654 A CN111368654 A CN 111368654A CN 202010106267 A CN202010106267 A CN 202010106267A CN 111368654 A CN111368654 A CN 111368654A
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高海涛
孙发鑫
毛思忠
孙浩明
季相相
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Beijing Zhidemai Technology Co ltd
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Abstract

本申请涉及审核图片的方法和装置。具体来说，本申请的一个实施例公开了一种审核图片的方法，其包括：当自动检测到服务器图片模型与本地图片模型不同时，下载所述服务器图片模型并替换所述本地图片模型；当检测到图片插入功能打开时，自动加载所述本地图片模型；当检测到图片选择行为后，捕获所选择图片并审核所选择图片；以及显示对所选择图片的审核结果。

Description

审核图片的方法和装置
技术领域
本申请涉及计算机网络技术，具体来说，属于图片识别与深度学习技术领域。
背景技术
随着时代的快速发展，图片逐渐成为人们表达态度以及媒体与平台对外发布资讯的主流媒介。图片内容越来越繁杂，甚至出现了许多违反法律法规的图片，因此图片审核已成为信息发布中必不可少的一个环节。现有技术中，图片审核依赖于人工审核与服务端的机器审核，随着平台用户量的激增，图片的审核工作量也成几何倍数增加，导致图片审核效率低而且成本极高，并且在有先审后发要求的场景下，用户所发表的图片内容经常迟迟得不到及时审核，用户体验差，时效性低。
因此，需要一种能够及时高效地审核图片的方法。
发明内容
本申请的一个实施例公开了一种审核图片的方法，其包括：当自动检测到服务器图片模型与本地图片模型不同时，下载所述服务器图片模型并替换所述本地图片模型；当检测到图片插入功能打开时，自动加载所述本地图片模型；当检测到图片选择行为后，捕获所选择图片并审核所选择图片；以及显示对所选择图片的审核结果。
本申请的另一个实施例公开了：一种审核图片的装置，其包括：存储器，其经配置以存储指令；以及处理器，其经配置以执行所述存储器里存储的指令，所述指令致使所述处理器以：当自动检测到服务器图片模型与本地图片模型不同时，下载所述服务器图片模型并替换所述本地图片模型；当检测到图片插入功能打开时，自动加载所述本地图片模型；当检测到图片选择行为后，捕获所选择图片并审核所选择图片；以及显示对所选择图片的审核结果。
附图说明
图1展示了根据本申请的一种审核图片的方法的流程图。
具体实施方式
现有技术中，一般是在服务端使用基于深度学习的图片识别技术来对图片进行审核。也即当客户端上传图片后，由服务端对图片进行审核，并将审核结果通知客户端或其它服务器。
在上述方式中，图片的审核必须先上传至图片审核服务器，由图片审核服务对平台中所有客户端的图片进行统一审核处理。此时当客户端数量提升或一些其他原因等导致图片数量激增时，图片审核服务器容易因服务过载而导致处理能力下降或服务崩溃，将导致所有图片都无法得到及时审核，严重影响用户正常功能的使用。
为了解决上述问题，本专利提供一种图片识别技术，基于TensorFlow Lite深度学习框架，充分利用现代手机中中央处理器(Central Processing Unit,CPU)与图形处理器(Graphics Processing Unit,GPU)超高的处理能力，在客户端对用户需要上传的图片进行实时审核，极大提高图片审核速度，减轻服务端压力。
图1展示了一种根据本申请的一种审核图片的方法的流程图。首先，启动客户端。客户端在发布时，以及预置了经训练的图片识别模型，例如：TensorFlow模型。在S01步骤中，客户端在确定客户端连接网络后，检测服务器的图片模型，并将服务器的图片模型与本地的图片模型比较，例如：比较两者的发布时间或是两者的版本号等等，来确定服务器的图片模型与本地的图片模型是否一致。当客户端检测到服务器的图片模型更新了、或是发生了变化，自动下载服务器端最新的图片模型，下载完成后替换本地的图片模型。
在用户进行客户端含有添加图片功能的页面，例如：图片插入功能，本申请的方法进入步骤S02，也即：客户端自动加载本地的图片模型，为可能发生的图片审核做好准备。
在步骤S03中，用户选择图片。在用户选择图片时，客户端检测到用户的图片选择行为后，捕获用户所选择的图片，将对用户选择的图片进行实时审核。
在步骤S04中，客户端通过本地的图片模型对用户所选择图片进行审核。在进行图片审核前，若检测到用户设备含有GPU后，可将图片审核任务交给GPU来处理，以提升处理速度。若用户设备没有GPU，则由CPU处理图片审核。
在图片审核处理结束后，显示审核结果，告知用户其所选择的图片是否符合平台规范。
在步骤S05中，用户可以删除未通过审核的图片，并可继续选择其它图片进行上传。
本申请的方法利用客户端对图片进行审核，充分利用用户设备的处理能力，将本来集中在图片审核服务器的压力，分散到用户设备上，极大的缓解了服务器压力。同时，通过在客户端进行图片审核，近乎可以实现图片的实时审核，用户体验效果更好，且不依赖于单一的图片审核服务器，在用户量激增时，也不会影响用户的图片审核速度。
另外，在客户端进行图片审核，避免了用户的图片在网络中的传输，未审核通过的图片也不会上传到服务器中，减轻了服务端的带宽以及存储压力，同时也提高了对用户隐私的保护。
本申请通过网络动态加载TensorFlow Lite模型，增强了图片审核的扩展性，可以及时的通过网络更新模型，为用户提供更好的图片审核体验。
在某些实施例中，审核图片的装置可基于经由存储器组件、寄存器及类似物提供的计算机可执行指令执行各种操作。存储器组件或存储装置可为可充当用于存储处理器可执行代码、数据或类似物的介质的任何适当制品。这些制品可代表计算机可读介质(即，任何适当形式的存储器存储装置)，所述计算机可读介质可存储由审核图片的装置使用来执行当前揭示技术的处理器可执行代码。存储器及存储装置也可用于存储数据、数据分析及类似物。存储器及存储装置可代表非暂时性计算机可读介质(即，任何适当形式的存储器或存储装置)，所述非暂时性计算机可读介质可存储由审核图片的装置用于执行本文中描述的各种技术的处理器可执行代码。应注意，非暂时性仅指示介质是有形的且并非是信号。
虽然本文中描述的实施例可具有各种修改及替代形式，但是特定实施例已在图式中通过实例展示且已在本文中予以详细描述。本发明并不限于所揭示的特定形式。本发明涵盖落于如由权利要求书定义的本发明的精神及范围内的所有修改、等效物及替代。

Claims (7)

1.一种审核图片的方法，其包括：
当自动检测到服务器图片模型与本地图片模型不同时，下载所述服务器图片模型并替换所述本地图片模型；
当检测到图片插入功能打开时，自动加载所述本地图片模型；
当检测到图片选择行为后，捕获所选择图片并审核所选择图片；以及
显示对所选择图片的审核结果。
2.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：
基于检测到图形处理器(GPU)，利用所述GPU来审核所选择图片。
3.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：
删除未通过审核的图片。
4.根据权利要求1所述的方法，其中所述图片模型为TensorFlow Lite模型。
5.一种审核图片的装置，其包括：
存储器，其经配置以存储指令；以及
处理器，其经配置以执行所述存储器里存储的指令，所述指令致使所述处理器以：
当自动检测到服务器图片模型与本地图片模型不同时，下载所述服务器图片模型并替换所述本地图片模型；
当检测到图片插入功能打开时，自动加载所述本地图片模型；
当检测到图片选择行为后，捕获所选择图片并审核所选择图片；以及
显示对所选择图片的审核结果。
6.根据权利要求5所述的装置，其中所述指令进一步致使所述处理器以：
基于检测到所述审核图片的装置包括图形处理器(GPU)，利用所述GPU来审核所选择图片。
7.根据权利要求5所述的装置，其中所述图片模型为TensorFlow Lite模型。
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Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN101035281A (zh) * 2007-04-19 2007-09-12 鲍东山 分级内容审核系统
CN109766807A (zh) * 2018-12-28 2019-05-17 广州华多网络科技有限公司 机器审核处理方法、装置、电子设备及存储介质
CN110766033A (zh) * 2019-05-21 2020-02-07 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 图像处理方法、装置、电子设备及存储介质

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