CN112040338A - 视频播放作弊检测方法、装置及电子设备 - Google Patents
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Abstract
本申请提供了一种视频播放作弊检测方法、装置及电子设备，应用于视频检测技术领域，其中该方法包括：获取目标视频的至少一个已播放视频片段的播放信息，基于至少一个已播放视频片段的播放信息确定目标视频的播放是否存在作弊行为。即预先对目标视频进行分片处理，得到多个视频片段，然后根据各个已播放视频片段的播放信息确定是否存在作弊行为，从而能够提升作弊检测的精确性。此外，本申请还解决了视频多开的检测问题。
Description
技术领域
本申请涉及视频检测技术领域，具体而言，本申请涉及一种视频播放作弊检测方法、装置及电子设备。
背景技术
随着在线教育行业的爆发，越来越多的用户愿意接受在线教育视频的学习。为了保证用户学习的情况真实性，在线学习平台会有一些硬性视频完成情况要求，来保证用户的学习成果，防止一些技术作弊手段。以此来保障用户学习情况的公平性和真实性。
目前，防作弊技术通过限制用户端的页面来进行，比如通过页面的限制来防止用户打开多个页面进行学习，以及通过比较粗的手段来判断用户学习进度是否异常，如简单的限流和判断学习进度是否变动较大等手段。如何更精确的检测视频播放是否存在作弊行为成为了一个问题。
发明内容
本申请提供了一种视频播放作弊检测方法、装置及电子设备，能提升视频播放作弊检测的准确性。本申请采用的技术方案如下：
第一方面，提供了一种视频播放作弊检测方法，包括：
获取目标视频的至少一个已播放视频片段的播放信息；
基于至少一个已播放视频片段的播放信息确定目标视频的播放是否存在作弊行为。
可选地，该方法包括：
预先对目标视频进行分片及埋点处理，分片用于将目标视频划分为多个视频片段，埋点用于获取目标视频的各片段的视频播放信息。
可选地，基于至少一个已播放视频片段的播放信息确定目标视频的播放是否存在作弊行为，包括：
确定已播放视频片段的播放异常检测结果信息；
如果播放异常的视频片段的个数超过预定阈值，则确定目标视频的播放存在作弊行为。
可选地，播放信息包括播放时长信息，确定已播放视频片段的播放异常检测结果信息，包括：
基于视频片段的播放时长信息与视频片段的时长信息确定视频片段是否播放异常。
可选地，播放信息包括播放时长信息与播放控制信息，确定已播放视频片段的播放异常检测结果信息，包括：
基于播放时长信息、播放控制信息确定视频片段的实际播放时长；
基于视频片段的实际播放时长信息与视频片段的时长信息确定视频片段是否播放异常。
可选地，播放控制信息包括以下至少一种：
播放拖拽信息、刷新信息、播放暂停信息。
可选地，该方法还包括：
对播放的目标视频进行缓存；
判断当前请求播放的第二视频与缓存的播放的目标视频是否一致；
如果不一致，则判断为视频多开。
可选地，对播放的目标视频进行缓存，之后包括：
如果目标视频暂停达到预定时长或已播放完毕，则将缓存的视频进行清空；
当接收到第三视频的播放请求时，发送第三视频至客户端进行播放。
第二方面，提供了一视频播放作弊检测装置，包括：
获取模块，用于获取目标视频的至少一个已播放视频片段的播放信息；
第一确定模块，用于基于至少一个已播放视频片段的播放信息确定目标视频的播放是否存在作弊行为。
可选地，该装置包括：
分片埋点模块，用于预先对目标视频进行分片及埋点处理，分片用于将目标视频划分为多个视频片段，埋点用于获取目标视频的各片段的视频播放信息。
可选地，第一确定模块包括：
第一确定单元，用于确定已播放视频片段的播放异常检测结果信息；
第二确定单元，用于如果播放异常的视频片段的个数超过预定阈值，则确定目标视频的播放存在作弊行为。
可选地，播放信息包括播放时长信息，第一确定单元用于基于视频片段的播放时长信息与视频片段的时长信息确定视频片段是否播放异常。
可选地，播放信息包括播放时长信息与播放控制信息，第一确定单元用于基于播放时长信息、播放控制信息确定视频片段的实际播放时长；以及用于基于视频片段的实际播放时长信息与视频片段的时长信息确定视频片段是否播放异常。
可选地，播放控制信息包括以下至少一种：
播放拖拽信息、刷新信息、播放暂停信息。
可选地，该装置还包括：
缓存模块，用于对播放的目标视频进行缓存；
判断模块，用于判断当前请求播放的第二视频与缓存的播放的目标视频是否一致；
第二确定模块，用于如果不一致，则确定为视频多开。
可选地，该装置还包括：
清空模块，用于如果目标视频暂停达到预定时长或已播放完毕，则将缓存的视频进行清空；
发送模块，用于当接收到第三视频的播放请求时，发送第三视频至客户端进行播放。
第三方面，提供了一种电子设备，该电子设备包括：
一个或多个处理器；
存储器；
一个或多个应用程序，其中一个或多个应用程序被存储在存储器中并被配置为由一个或多个处理器执行，一个或多个程序配置用于：执行第一方面所示的视频播放作弊检测方法。
第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，计算机存储介质用于存储计算机指令，当其在计算机上运行时，使得计算机可以执行第一方面所示的视频播放作弊检测方法。
本申请提供了一种视频播放作弊检测方法、装置及电子设备，与现有技术通过限流或检测学习进度变动是否较大来防止作弊相比，本申请通过获取目标视频的至少一个已播放视频片段的播放信息，基于至少一个已播放视频片段的播放信息确定目标视频的播放是否存在作弊行为。即预先对目标视频进行分片处理，得到多个视频片段，然后根据各个已播放视频片段的播放信息确定是否存在作弊行为，从而能够提升作弊检测的精确性。
本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，这些将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。
附图说明
本申请上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1为本申请实施例的一种视频播放作弊检测方法的流程示意图；
图2为本申请实施例的另一种视频播放作弊检测装置的结构示意图；
图3为本申请实施例视频多开检测流程示意图；
图4为本申请实施例的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面详细描述本申请的实施例，各实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本申请，而不能解释为对本申请的限制。
本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本申请的说明书中使用的措辞“包括”是指存在特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的全部或任一单元和全部组合。
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请实施方式作进一步地详细描述。
下面以具体地实施例对本申请的技术方案以及本申请的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。下面将结合附图，对本申请的实施例进行描述。
实施例一
本申请实施例提供了一种视频播放作弊检测方法，如图1所示，该方法可以包括以下步骤：
步骤S101，获取目标视频的至少一个已播放视频片段的播放信息；
步骤S102，基于至少一个已播放视频片段的播放信息确定目标视频的播放是否存在作弊行为。
具体地，该方法可以是在客户端(可以是手机或pc应用客户端，也可以是web端)执行的，也可以是在服务器端执行的。如果步骤S101、步骤S102是在服务端执行的，则是客户端获取目标视频的至少一个已播放视频片段的播放信息，然后将获取目标视频的至少一个已播放视频片段的播放信息发送至服务器，服务器根据至少一个已播放视频片段的播放信息确定目标视频的播放是否存在作弊行为。
其中，可以预先对目标视频进行分片及埋点处理，分片用于将目标视频划分为多个视频片段，埋点用于获取目标视频的各片段的视频播放信息。
示例性地，本申请实施例的一个应用场景，用户通过手机应用app观看在线教育视频(目标视频)，目标视频已经预先进行了分片处理，如将一个视频分为A、B、C、D四段视频，然后对每段视频进行埋点处理，其中埋点是在各视频片段中嵌入一定的代码，该代码用于获取视频片段的播放信息。通过手机将获取到的已经播放的视频片段的播放信息发送至服务器，服务器根据已播放视频片段的播放信息确定目标视频的播放是否存在作弊行为，即判断用户是否观看完相应视频片段。
本申请实施例提供了一种视频播放作弊检测方法，与现有技术通过限流或检测学习进度变动是否较大来防止作弊相比，本申请通过获取目标视频的至少一个已播放视频片段的播放信息，基于至少一个已播放视频片段的播放信息确定目标视频的播放是否存在作弊行为。即预先对目标视频进行分片处理，得到多个视频片段，然后根据各个已播放视频片段的播放信息确定是否存在作弊行为，从而能够提升作弊检测的精确性。
本申请实施例提供了一种可能的实现方式，具体地，基于至少一个已播放视频片段的播放信息确定目标视频的播放是否存在作弊行为，包括：
确定已播放视频片段的播放异常检测结果信息；
如果播放异常的视频片段的个数超过预定阈值，则确定目标视频的播放存在作弊行为。
示例性地，目标视频包含A、B、C、D四段已播放的视频以及E视频段，根据各视频片段的播放信息确定各A、B、C、D四段视频的异常检测结果信息，如果播放异常的视频片段超过预定的个数，则确定目标视频的播放存在作弊行为。其中，可以设置为只要任一视频片段播放异常则目标视频播放异常。该阈值也可以是人为设定的其他值。
本申请实施例提供了一种可能的实现方式，具体地，播放信息包括播放时长信息，确定已播放视频片段的播放异常检测结果信息，包括：
基于视频片段的播放时长信息与视频片段的时长信息确定视频片段是否播放异常。
具体地，通过埋点获取视频片段的播放时长为5min，而该视频片段的时长为10min，播放时长明显低于视频片段的时长，则确定第一视频片段播放异常。
本申请实施例，解决了如何确定视频片段是否播放异常的问题。
本申请实施例提供了一种可能的实现方式，具体地，播放信息包括播放时长信息与播放控制信息，确定已播放视频片段的播放异常检测结果信息，包括：
基于播放时长信息、播放控制信息确定视频片段的实际播放时长；
基于视频片段的实际播放时长信息与视频片段的时长信息确定视频片段是否播放异常。
其中，播放控制信息包括以下至少一种：
播放拖拽信息、刷新信息、播放暂停信息。
具体地，通过埋点获取视频片段的播放时长为10min、播放暂停时间5min，则实际播放时间为5min，而该视频片段的时长为10min，实际播放时长明显低于视频片段的时长，则确定第一视频片段播放异常。
其中，用户播放A视频片段5min(A片段的第一播放时长)，然后拖拽至B片段播放了5min，然后以拖拽至A片段进行播放了6min(A片段的第二播放时长)，基于第一播放时长、第二播放时长、拖拽信息确定A视频实际播放时长为11min，大于A视频片段的时长10min，则播放正常。如果第二播放时长为2min，则A视频实际播放时长为8min，小于A视频片段的时长10min，则播放异常。
对于本申请示例，根据视频片段的实际播放时长确定视频播放是否异常，提升了检测的精确性。
本申请实施例提供了一种可能的实现方式，进一步地，该方法还包括：
对播放的目标视频进行缓存；
判断当前请求播放的第二视频与缓存的播放的目标视频是否一致；
如果不一致，则判断为视频多开。
其中，对播放的目标视频进行缓存，之后该方法还包括：
如果目标视频暂停达到预定时长或已播放完毕，则将缓存的视频进行清空；
当接收到第三视频的播放请求时，发送第三视频至客户端进行播放。
具体地，可以利用REDIS原子性进行视频多开的检测。其中，原子性是数据库的事务中的特性。在数据库事务的情景下，原子性指的是：一个事务(transaction)中的所有操作，要么全部完成，要么全部不完成，不会结束在中间某个环节。对于Redis而言，命令的原子性指的是：一个操作的不可以再分，操作要么执行，要么不执行。Redis操作原子性的原因：Redis的操作之所以是原子性的，是因为Redis是单线程的。
具体地，在用户播放目标视频时，对目标视频进行REDIS缓存，当接收到用户视频请求时，比较该请求的视频与缓存的视频是否一致，如果不一致则用户进行了视频多开，即同时打开了多个视频，提示用户该视频请求不允许。从而能够防止用户进行视频多开，保证用户同时只能观看一个视频。
再者，当视频播放完毕，则清空缓存的视频，当再次接收到视频播放请求时，从而使得用户能够在正常观看视频后，可以重新打开新的视频。
另一种情形，如果用户某一视频的暂停播放时间超过预定的时间阈值，则也允许用户重新打开新的视频。
图3示出了判断用户视频多开的流程示意图，接收视频播放页面的视频播放请求，判断该请求的视频与redis缓存的视频是否一致，如果不一致，则提示视频多开，此外，还可以给缓存视频设置key(状态)，如果用户没有在观看目标视频或目标视频已经观看完，则缓存的状态为失效，则用户可以请求播放新视频，从而该视频请求不会被判定为视频多开。
其中，目标视频是否播放完是通过如下方法实现的：
将视频时间进行逻辑上的分片，每一片就是一个时间段，视频播放过的片段就是时间点标记为已播放(可以是视频片段的实际播放时长大于视频片段时长)，每个时间段(视频片段)都播放完成，表示目标视频播放完毕。
实施例二
图2为本申请实施例提供的另一种视频播放作弊检测装置20，包括：
获取模块201，用于获取目标视频的至少一个已播放视频片段的播放信息；
第一确定模块202，用于基于至少一个已播放视频片段的播放信息确定目标视频的播放是否存在作弊行为。
可选地，该装置20包括：
分片埋点模块，用于预先对目标视频进行分片及埋点处理，分片用于将目标视频划分为多个视频片段，埋点用于获取目标视频的各片段的视频播放信息。
可选地，第一确定模块包括：
第一确定单元，用于确定已播放视频片段的播放异常检测结果信息；
第二确定单元，用于如果播放异常的视频片段的个数超过预定阈值，则确定目标视频的播放存在作弊行为。
可选地，播放信息包括播放时长信息，第一确定单元用于基于视频片段的播放时长信息与视频片段的时长信息确定视频片段是否播放异常。
可选地，播放信息包括播放时长信息与播放控制信息，第一确定单元用于基于播放时长信息、播放控制信息确定视频片段的实际播放时长；以及用于基于视频片段的实际播放时长信息与视频片段的时长信息确定视频片段是否播放异常。
可选地，播放控制信息包括以下至少一种：
播放拖拽信息、刷新信息、播放暂停信息。
可选地，该装置还包括：
缓存模块，用于对播放的目标视频进行缓存；
判断模块，用于判断当前请求播放的第二视频与缓存的播放的目标视频是否一致；
第二确定模块，用于如果不一致，则确定为视频多开。
可选地，该装置还包括：
清空模块，用于如果目标视频暂停达到预定时长或已播放完毕，则将缓存的视频进行清空；
发送模块，用于当接收到第三视频的播放请求时，发送第三视频至客户端进行播放。
本申请实施例，提供了一种视频播放作弊检测装置，与现有技术通过限流或检测学习进度变动是否较大来防止作弊相比，本申请通过获取目标视频的至少一个已播放视频片段的播放信息，基于至少一个已播放视频片段的播放信息确定目标视频的播放是否存在作弊行为。即预先对目标视频进行分片处理，得到多个视频片段，然后根据各个已播放视频片段的播放信息确定是否存在作弊行为，从而能够提升作弊检测的精确性。
本申请实施例的视频播放作弊检测装置的有益效果与实施例一所示的视频播放作弊检测方法相似，在此不再赘述。
实施例三
本申请实施例提供了一种电子设备，如图4所示，图4所示的电子设备40包括：处理器401和存储器403。其中，处理器401和存储器403相连，如通过总线402相连。进一步地，电子设备40还可以包括收发器404。需要说明的是，实际应用中收发器404不限于一个，该电子设备40的结构并不构成对本申请实施例的限定。其中，处理器401应用于本申请实施例中，用于实现图2所示模块的功能。收发器404包括接收机和发射机。
处理器401可以是CPU，通用处理器，DSP，ASIC，FPGA或者其他可编程逻辑器件、晶体管逻辑器件、硬件部件或者其任意组合。其可以实现或执行结合本申请公开内容所描述的各种示例性的逻辑方框，模块和电路。处理器401也可以是实现计算功能的组合，例如包含一个或多个微处理器组合，DSP和微处理器的组合等。
总线402可包括一通路，在上述组件之间传送信息。总线402可以是PCI总线或EISA总线等。总线402可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图4中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
存储器403可以是ROM或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备，RAM或者可存储信息和指令的其他类型的动态存储设备，也可以是EEPROM、CD-ROM或其他光盘存储、光碟存储(包括压缩光碟、激光碟、光碟、数字通用光碟、蓝光光碟等)、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。
存储器403用于存储执行本申请方案的应用程序代码，并由处理器401来控制执行。处理器401用于执行存储器403中存储的应用程序代码，以实现图2所示实施例提供的视频播放作弊检测装置的功能。
本申请实施例提供了一种电子设备，与现有技术通过限流或检测学习进度变动是否较大来防止作弊相比，本申请通过获取目标视频的至少一个已播放视频片段的播放信息，基于至少一个已播放视频片段的播放信息确定目标视频的播放是否存在作弊行为。即预先对目标视频进行分片处理，得到多个视频片段，然后根据各个已播放视频片段的播放信息确定是否存在作弊行为，从而能够提升作弊检测的精确性。
本申请实施例提供了一种电子设备适用于上述方法实施例。在此不再赘述。
实施四
本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述实施例中所示的方法。
本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，与现有技术通过限流或检测学习进度变动是否较大来防止作弊相比，本申请通过获取目标视频的至少一个已播放视频片段的播放信息，基于至少一个已播放视频片段的播放信息确定目标视频的播放是否存在作弊行为。即预先对目标视频进行分片处理，得到多个视频片段，然后根据各个已播放视频片段的播放信息确定是否存在作弊行为，从而能够提升作弊检测的精确性。
本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质适用于上述方法实施例。在此不再赘述。
应该理解的是，虽然附图的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，其可以以其他的顺序执行。而且，附图的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，其执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其他步骤或者其他步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
以上仅是本申请的部分实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本申请的保护范围。
Claims (11)
1.一种视频播放作弊检测方法，其特征在于，包括：
获取目标视频的至少一个已播放视频片段的播放信息；
基于所述至少一个已播放视频片段的播放信息确定所述目标视频的播放是否存在作弊行为。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，该方法包括：
预先对所述目标视频进行分片及埋点处理，所述分片用于将所述目标视频划分为多个视频片段，所述埋点用于获取目标视频的各片段的视频播放信息。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述至少一个已播放视频片段的播放信息确定所述目标视频的播放是否存在作弊行为，包括：
确定已播放视频片段的播放异常检测结果信息；
如果播放异常的视频片段的个数超过预定阈值，则确定所述目标视频的播放存在作弊行为。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述播放信息包括播放时长信息，确定已播放视频片段的播放异常检测结果信息，包括：
基于视频片段的播放时长信息与视频片段的时长信息确定视频片段是否播放异常。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述播放信息包括播放时长信息与播放控制信息，确定已播放视频片段的播放异常检测结果信息，包括：
基于播放时长信息、播放控制信息确定视频片段的实际播放时长；
基于视频片段的实际播放时长信息与视频片段的时长信息确定视频片段是否播放异常。
6.根据根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述播放控制信息包括以下至少一种：
播放拖拽信息、刷新信息、播放暂停信息。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，该方法还包括：
对播放的目标视频进行缓存；
判断当前请求播放的第二视频与缓存的播放的目标视频是否一致；
如果不一致，则判断为视频多开。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，对播放的目标视频进行缓存，之后包括：
如果所述目标视频暂停达到预定时长或已播放完毕，则将缓存的视频进行清空；
当接收到第三视频的播放请求时，发送所述第三视频至客户端进行播放。
9.一种视频播放作弊检测装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取目标视频的至少一个已播放视频片段的播放信息；
第一确定模块，用于基于所述至少一个已播放视频片段的播放信息确定所述目标视频的播放是否存在作弊行为。
10.一种电子设备，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
存储器；
一个或多个应用程序，其中所述一个或多个应用程序被存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序配置用于：执行根据权利要求1至8任一项所述的视频播放作弊检测方法。
11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质用于存储计算机指令，当其在计算机上运行时，使得计算机可以执行上述权利要求1至8中任一项所述的视频播放作弊检测方法。
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114866818A (zh) * | 2022-06-17 | 2022-08-05 | 深圳壹账通智能科技有限公司 | 视频推荐方法、装置、计算机设备及存储介质 |
Citations (16)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101420452A (zh) * | 2008-12-05 | 2009-04-29 | 深圳市迅雷网络技术有限公司 | 一种视频文件的发布方法及装置 |
| CN102340686A (zh) * | 2011-10-11 | 2012-02-01 | 杨海 | 一种检测在线视频观看者专注度的方法及装置 |
| CN104410906A (zh) * | 2014-11-18 | 2015-03-11 | 北京国双科技有限公司 | 视频播放行为的检测方法和装置 |
| CN105976287A (zh) * | 2016-07-11 | 2016-09-28 | 广东小天才科技有限公司 | 一种视频课程学习方法及系统 |
| CN107547925A (zh) * | 2017-09-27 | 2018-01-05 | 刘伟平 | 一种视频学习监督系统 |
| CN108122180A (zh) * | 2017-12-06 | 2018-06-05 | 华南师范大学 | 一种基于在线学习行为的自主学习投入度实时生成方法 |
| CN108235139A (zh) * | 2018-02-05 | 2018-06-29 | 赵宇航 | 一种基于互联网的教育视频监控方法 |
| CN108540857A (zh) * | 2018-04-13 | 2018-09-14 | 中广热点云科技有限公司 | 基于手机遥控器的电视收视率和用户偏好控制方法及系统 |
| CN108764021A (zh) * | 2018-04-04 | 2018-11-06 | 北京奇艺世纪科技有限公司 | 一种作弊视频识别方法和装置 |
| CN109151602A (zh) * | 2018-09-26 | 2019-01-04 | 浙江浙大万朋软件有限公司 | 一种视频课记录在线学习时长的方法 |
| CN109215422A (zh) * | 2018-11-27 | 2019-01-15 | 北京东大正保科技有限公司 | 一种监控在线课程视频学习的系统及方法 |
| CN110049318A (zh) * | 2019-05-07 | 2019-07-23 | 苏州市职业大学 | 一种学习质量评估方法和相关装置 |
| CN110071913A (zh) * | 2019-03-26 | 2019-07-30 | 同济大学 | 一种基于无监督学习的时间序列异常检测方法 |
| CN110636340A (zh) * | 2019-09-30 | 2019-12-31 | 普联技术有限公司 | 一种视频文件的上传方法及存储设备 |
| CN110809188A (zh) * | 2019-12-03 | 2020-02-18 | 珠海格力电器股份有限公司 | 视频内容的识别方法、装置、存储介质及电子设备 |
| CN111314792A (zh) * | 2020-02-27 | 2020-06-19 | 北京奇艺世纪科技有限公司 | 一种笔记生成方法和电子设备 |
-
2020
- 2020-07-31 CN CN202010763232.8A patent/CN112040338B/zh active Active
Patent Citations (16)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101420452A (zh) * | 2008-12-05 | 2009-04-29 | 深圳市迅雷网络技术有限公司 | 一种视频文件的发布方法及装置 |
| CN102340686A (zh) * | 2011-10-11 | 2012-02-01 | 杨海 | 一种检测在线视频观看者专注度的方法及装置 |
| CN104410906A (zh) * | 2014-11-18 | 2015-03-11 | 北京国双科技有限公司 | 视频播放行为的检测方法和装置 |
| CN105976287A (zh) * | 2016-07-11 | 2016-09-28 | 广东小天才科技有限公司 | 一种视频课程学习方法及系统 |
| CN107547925A (zh) * | 2017-09-27 | 2018-01-05 | 刘伟平 | 一种视频学习监督系统 |
| CN108122180A (zh) * | 2017-12-06 | 2018-06-05 | 华南师范大学 | 一种基于在线学习行为的自主学习投入度实时生成方法 |
| CN108235139A (zh) * | 2018-02-05 | 2018-06-29 | 赵宇航 | 一种基于互联网的教育视频监控方法 |
| CN108764021A (zh) * | 2018-04-04 | 2018-11-06 | 北京奇艺世纪科技有限公司 | 一种作弊视频识别方法和装置 |
| CN108540857A (zh) * | 2018-04-13 | 2018-09-14 | 中广热点云科技有限公司 | 基于手机遥控器的电视收视率和用户偏好控制方法及系统 |
| CN109151602A (zh) * | 2018-09-26 | 2019-01-04 | 浙江浙大万朋软件有限公司 | 一种视频课记录在线学习时长的方法 |
| CN109215422A (zh) * | 2018-11-27 | 2019-01-15 | 北京东大正保科技有限公司 | 一种监控在线课程视频学习的系统及方法 |
| CN110071913A (zh) * | 2019-03-26 | 2019-07-30 | 同济大学 | 一种基于无监督学习的时间序列异常检测方法 |
| CN110049318A (zh) * | 2019-05-07 | 2019-07-23 | 苏州市职业大学 | 一种学习质量评估方法和相关装置 |
| CN110636340A (zh) * | 2019-09-30 | 2019-12-31 | 普联技术有限公司 | 一种视频文件的上传方法及存储设备 |
| CN110809188A (zh) * | 2019-12-03 | 2020-02-18 | 珠海格力电器股份有限公司 | 视频内容的识别方法、装置、存储介质及电子设备 |
| CN111314792A (zh) * | 2020-02-27 | 2020-06-19 | 北京奇艺世纪科技有限公司 | 一种笔记生成方法和电子设备 |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114866818A (zh) * | 2022-06-17 | 2022-08-05 | 深圳壹账通智能科技有限公司 | 视频推荐方法、装置、计算机设备及存储介质 |
| CN114866818B (zh) * | 2022-06-17 | 2024-04-26 | 深圳壹账通智能科技有限公司 | 视频推荐方法、装置、计算机设备及存储介质 |
Also Published As
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|---|---|
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