CN113613074B - 直播场景检测方法、装置、终端及存储介质 - Google Patents

直播场景检测方法、装置、终端及存储介质 Download PDF

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Abstract

本申请公开了一种场景检测方法、装置、终端及存储介质。其中，方法包括：获取终端中至少一类设定硬件在第一时间段的第一参数；所述第一参数表征对应硬件的运行参数；所述设定硬件表征所述终端运行直播时需要启动的硬件；根据获取到的第一时间段的第一参数和每个第一参数对应的设定权重，生成第一特征向量；根据所述第一特征向量，得到第一分类结果；所述第一分类结果用于表征所述终端是否运行在直播场景中。

Description

直播场景检测方法、装置、终端及存储介质
技术领域
本申请涉及终端技术领域，尤其涉及一种直播场景检测方法、装置、终端及存储介质。
背景技术
相关技术中，通常利用对视频流中的帧图像进行图像场景识别来确定终端是否运行在直播场景中，而随着终端的应用场景与功能的丰富，难以将直播场景与其他符合场景进行区分，降低了识别直播场景的准确性。
发明内容
有鉴于此，本申请实施例提供一种直播场景检测方法、装置、终端及存储介质，以至少解决相关技术出现在检测直播场景的过程中，终端的功耗增加，以及检测结果的准确性降低的问题。
本申请实施例的技术方案是这样实现的：
本申请实施例提供了一种场景检测方法，所述方法包括：
获取终端中至少一类设定硬件在第一时间段的第一参数；所述第一参数表征对应硬件的运行参数；所述设定硬件表征所述终端运行直播时需要启动的硬件；
根据获取到的第一时间段的第一参数和每个第一参数对应的设定权重，生成第一特征向量；
根据所述第一特征向量，得到第一分类结果；所述第一分类结果用于表征所述终端是否运行在直播场景中。
上述方案中，所述根据所述第一特征向量，得到第一分类结果，包括：
将所述第一特征向量输入至设定的分类模型中，得到第一分类结果；所述分类模型用于基于输入的特征向量判断终端是否运行在直播场景中。
上述方案中，在所述获取终端中至少一类设定硬件在第一时间段的第一参数之前，所述方法还包括：
监测所述终端的摄像头与麦克风的工作状态；
在监测到终端的摄像头与麦克风同时开启的情况下，获取所述至少一类设定硬件在第一时间段的第一参数。
检测到麦克风存在持续的音频输入的第一持续时长；
检测到摄像头存在持续的图像捕捉的第二持续时长；
网卡的上行数据总量和/或网卡的下行数据总量。
上述方案中，所述获取终端中至少一类设定硬件在第一时间段的第一参数，包括：
在第一应用支持直播功能的情况下，获取所述终端中至少一类设定硬件在第一时间段的第一参数；其中，
所述第一应用表征终端在所述第一时间段内使用时间最长的应用。
上述方案中，在所述根据获取到的第一参数和每个参数对应的设定权重，生成对应的第一特征向量之前，所述方法还包括：
对获取到的每类设定硬件对应的第一参数进行归一化处理。
上述方案中，所述方法还包括：
在所述第一分类结果表征所述终端运行在直播场景中的情况下，获取第二参数；所述第二参数表征所述终端运行在直播场景中的行为习惯；所述第二参数基于所述终端运行在直播场景中的历史直播时长与历史直播时间生成；
基于所述第二参数确定第一预测时长；所述第一预测时长表征所述终端当前处于直播场景的预测时长。
上述方案中，在将所述第一特征向量输入至设定的分类模型中，得到第一分类结果之前，所述方法还包括：
获取所述至少一类设定硬件在第二时间段的第一参数；
确定第一标签；所述第一标签表征第二应用是否启动直播功能；所述第二应用表征所述终端在所述第二时间段内使用时间最长的应用；
根据获取到的第二时间段的第一参数和每个第一参数对应的第一权重，生成第二特征向量；
将所述第二特征向量输入到所述设定的分类模型中，得到第二分类结果；
根据所述第一标签与所述第二分类结果，对每个参数对应的第一权重进行调整；
在调整后的每个参数对应的第一权重满足设定条件的情况下，将调整后的每个参数对应的第一权重设置为对应的设定权重。
本申请实施例还提供了一种场景检测装置，包括：
获取单元，用于获取终端中至少一类设定硬件在第一时间段的第一参数；所述第一参数表征对应硬件的运行参数；所述设定硬件表征所述终端运行直播时需要启动的硬件；
生成单元，用于根据获取到的第一时间段的第一参数和每个第一参数对应的设定权重，生成第一特征向量；
检测单元，用于根据所述第一特征向量，得到第一分类结果；所述第一分类结果用于表征所述终端是否运行在直播场景中。
本申请实施例还提供了一种终端，处理器和用于存储能够在处理器上运行的计算机程序的存储器，
其中，所述处理器用于运行所述计算机程序时，执行上述任一方法的步骤。
本申请实施例还提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一方法的步骤。
在本申请实施例中，通过检测终端中至少一类设定硬件在第一时间段的运行参数，能够避免为了确定终端运行的场景而持续对终端的硬件进行检测，从而能够降低终端的功耗，提高终端的续航能力，并且，通过终端的硬件运行状况确定终端是否运行在直播场景中，能够提高检测结果的可靠性。
附图说明
图1为本申请一实施例提供的场景检测方法的实现流程示意图；
图2为本申请又一实施例提供的场景检测方法的实现流程示意图；
图3为本申请又一实施例提供的场景检测方法的实现流程示意图；
图4为本申请又一实施例提供的场景检测方法的实现流程示意图；
图5为本申请一实施例提供的场景检测装置的结构示意图；
图6为本申请一实施例提供终端的硬件组成结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图及具体实施例对本申请作进一步详细的说明。
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。
需要说明的是，本申请实施例所记载的技术方案之间，在不冲突的情况下，可以任意组合。
另外，在本申请实施例中，“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。
在本申请实施例提供了一种场景检测方法，图1为本申请实施例的场景检测方法的一种流程示意图。如图1所示，所述方法包括：
S101：获取终端中至少一类设定硬件在第一时间段的第一参数；所述第一参数表征对应硬件的运行参数；所述设定硬件表征所述终端运行直播时需要启动的硬件。
这里，终端的运行依赖于不同硬件的工作，通过对终端的硬件进行监测能够确定终端的工作状态，获取终端中至少一类设定硬件在第一时间段的第一参数，其中，第一参数表征设定硬件的运行参数，通过第一参数能够确定设定硬件的运行情况，示例地，获取终端的摄像头在第一时间段的第一参数，能够确定在第一时间段内终端的摄像头是否开启。由于不同的硬件的运行会使终端处于不同的工作场景中，因此，可以根据不同的工作场景的特征，获取对应的硬件在第一时间段内的第一参数，示例地，当终端运行在直播场景中，需要运行直播时所需要启动的相关硬件才能实现直播的功能，因此，可以通过检测在直播时需要启动的硬件的运行参数，来确定终端是否处于直播场景中，例如，在直播场景中会启动摄像头，因此，可以获取终端中摄像头在第一时间段的第一参数。在实际应用中，在第一时间段内对终端的硬件进行监测，能够避免对终端的硬件进行长期监测，从而能够降低终端的功耗，提高了终端的续航能力。
在一实施例中，所述第一参数包括以下至少之一：
检测到麦克风存在持续的音频输入的第一持续时长；
检测到摄像头存在持续的图像捕捉的第二持续时长；
网卡的上行数据总量和/或网卡的下行数据总量。
这里，当终端运行在直播场景中，终端的麦克风与摄像头处于开启状态，终端上的麦克风通过硅振膜接收原始音频数据，经由微机电系统(MEMS，Micro-Electro-MechanicalSystem)微电容传感器传输到微集成电路，微集成电路将高阻的音频信号转换并放大成低阻的电信号，统计经过射频抗噪滤波，输出与前置电路匹配的电信号，完成声音到电信号的转换，同时，摄像头捕获原始视频数据，通过图形处理器(GPU，Graphics Processing Unit)将内存中的图像经特定处理转换渲染绘制显示在屏幕的所有像素进行显示并保存生成视频，因此，在直播场景中，会引起终端的麦克风与摄像头的占用。基于终端运行在直播场景中的硬件特征，当判断终端是否运行在直播场景时，可以通过获取检测到麦克风存在持续的音频输入的第一持续时长和/或获取检测到摄像头存在持续的图像捕捉的第二持续时长，其中，若第一时间段为T，那么对应获取的麦克风检测到音频输入的第一持续时长的取值范围应当为[0，T]，同时，摄像头捕获图像的第二持续时长的取值范围为[0，T]，在实际应用中，终端会将麦克风输入的音频信号转换为电信号，进一步地，可以确定电信号对应的功率谱密度。在实际应用中，当终端处于直播场景的时候，还会存在对麦克风以及摄像头采集的数据进行传输，导致终端的网卡的数据总量发生了变化，因此，为了进一步确定终端是否运行在直播场景中，还可以在此基础上获取网卡的上行数据总量，结合终端的麦克风的运行参数、摄像头的运行参数以及网卡的数据总量能够更精准地确定终端是否运行在直播场景中。此外，还可以获取平均下行速率、平均上行速率等相关的参数，在实际应用中，终端运行在直播场景中时，可以为发起直播的终端，也可以为观看直播的终端，对于发起直播的终端而言，终端将生成的音频数据与视频数据经过实时消息传输协议(RTMP，Real TimeMessaging Protocol)协议传输到服务器端，由此引起上行流量速率和使用量增加，而对于收看直播的终端而言，终端会从服务端下载相关的音频数据与视频数据，因此会引起下行流量速率和使用量增加，因此，通过网卡的上行数据总量和/或下行数据总量变化，还可以进一步地区分终端在直播场景中的角色。通过利用终端运行在直播场景下的不同硬件的特点，能够有目的性地监测终端的硬件的运行状态，降低了终端的功耗。
在一实施例中，所述获取终端中至少一类设定硬件在第一时间段的第一参数，包括：
在第一应用支持直播功能的情况下，获取所述终端中至少一类设定硬件在第一时间段的第一参数；其中，
所述第一应用表征终端在所述第一时间段内使用时间最长的应用。
这里，终端上能够安装和运行不同功能的应用，可能存在一些应用并不支持直播功能，因此当终端运行不支持直播功能的应用时，终端不会运行在直播场景中，从而并不需要获取终端的相关硬件的第一参数，并且，在终端使用不支持直播功能的应用的情况下，根据获取的硬件的第一参数进行直播场景的识别，生成的识别结果可能会存在较大的误差，而当终端运行的支持直播功能的应用时，由于应用可能会启动直播功能，因此，需要获取终端在第一时间段的至少一类设定硬件的第一参数，来确定终端是否运行在直播场景中。在直播场景中，需要用户持续使用应用才能保证直播的进行，因而在一个时间段内，启动直播功能的应用的使用时间会比其他应用的使用时间长，进一步地，可以在确定终端在第一时间段内使用时间最长的应用支持直播功能的情况下，获取终端的至少一类设定硬件在第一时间段的第一参数，从而能够确定启动直播场景识别的条件，并且能够进一步地提高直播场景识别的精确度。
S102：根据获取到的第一时间段的第一参数和每个第一参数对应的设定权重，生成第一特征向量。
这里，将获取的第一时间段的第一参数刻画成第一时间段内的第一特征向量，具体地，通过获取到的第一时间段的第一参数与每个第一参数对应的设定权重，构成第一特征量，例如，在第一时间段内获取的第一参数x＝[x0，x1，x2，…xn]T，其中，第一参数x可以通过矩阵的方式来表示，T表示转置矩阵，x0、x1、x2……xn分别对应终端中不同硬件在第一时间段的第一参数，在实际应用中，x0的数值设置为1，将每个第一参数对应的设定权重与第一参数按照线性相加可以得到第一特征向量X＝w0+w1x1+w2x2+…+wnxn，其中，w0、w1……wn表示第一参数对应的设定权重，在实际应用中，不同的场景检测需要获取终端上不同的硬件的第一参数，而对于一个场景检测而言，可能需要获取多个硬件的第一参数，而每个硬件的第一参数在场景检测中的参考价值是不相同的，示例地，对于检测终端是否处于拍摄场景时，由于在拍摄的过程中，终端的摄像头与麦克风均保持启动状态，因此，对于获取的摄像头的第一参数与麦克风的第一参数可以设置相同的权重值，其中，每个第一参数对应的设定权重可以通过模型对大量的样本数据进行处理后得到的。
在一实施例中，在所述根据获取到的第一参数和每个参数对应的设定权重，生成对应的第一特征向量之前，所述方法还包括：
对获取到的每类硬件对应的第一参数进行归一化处理。
这里，对于终端上不同的硬件而言，所对应的运行参数是不相同的，因此，为了提高数据的处理效率，在获取到终端的不同硬件在第一时间段的第一参数的时候，对获取到的每类硬件对应的第一参数进行归一化处理，能够得到标准化的数据。在实际应用中，归一化处理可以，通过零-均值规范化对获取的每类硬件的第一参数进行处理，处理后得到的数据的均值为0，标准差为1，还可以通过线性函数归一化对获取的每类硬件的第一参数进行处理，实现对第一参数的等比缩放。
S103：根据所述第一特征向量，得到第一分类结果；所述第一分类结果用于表征所述终端是否运行在直播场景中。
这里，第一特征向量能够表征终端运行直播时需要启动的硬件的运行参数，根据第一特征向量中的设定硬件的运行参数，确定第一分类结果，通过第一分类结果，能够确定终端是否运行在直播场景，在实际应用中，可以通过设定的分类模型对第一特征向量进行数据分析，生成对应的第一分类结果。
在一实施例中，所述根据所述第一特征向量，得到第一分类结果，包括：
将所述第一特征向量输入至设定的分类模型中，得到第一分类结果；所述分类模型用于基于输入的特征向量判断终端是否运行在直播场景中。
这里，还可以通过设定的分类模型对第一特征向量进行相应的处理，得到第一分类结果，将生成的第一特征向量输入到设定的分类模型中，设定的分类模型能够根据输入的第一特征向量，确定终端当前所处的状态，在本申请实施例中，设定的分类模型能够确定终端是否运行在直播场景中，其中，设定的分类模型可以采取逻辑回归分类算法，也可以采用随机森林分类算法，示例地，第一特征向量为X＝w0+w1x1+w2x2+…+wnxn，确定终端运行在直播场景下的概率对应的算法表达式为其中，y＝1表示处于直播场景，确定终端没有运行在直播场景下的概率对应的算法表达式为/> 其中，y＝0表示不处于直播场景，通过比较终端运行在直播场景下的概率与没有运行在直播场景下的概率，进而生成第一分类结果，在实际应用中，当P(y＝1|x)的概率大于0.5可以确认终端运行在直播场景中。在实际应用中，在得到第一分类结果之后，还可以根据第一分类结果刻画终端运行在直播场景中的行为习惯，从而能够根据分类结果结合行为习惯采取更有针对性的优化策略，从而提高了终端运行在直播场景中的性能，示例地，在第一分类结果表征终端运行在直播场景的情况下，可以将终端上运行的其他应用程序进行清理，从而能够提高视频的渲染速度，避免出现卡顿、丢帧的现象。此外，还可以为用户设置免打扰模式，当检测到终端退出直播场景的情况下，由免打扰模式切换为正常模式，从而能够提高终端运行在直播场景时用户体验。
在一实施例中，如图2所示，在所述获取终端中至少一类设定硬件在第一时间段的第一参数之前，所述方法还包括：
S201：监测所述终端的摄像头与麦克风的工作状态。
这里，对终端的摄像头与麦克风的工作状态进行监测，其中，摄像头包括终端配置的所有摄像头，例如，前置摄像头和后置摄像头，从而能够实时地获取终端的摄像头与麦克风的工作状态的变化
S202：在监测到终端的摄像头与麦克风同时开启的情况下，获取所述至少一类设定硬件在第一时间段的第一参数。
这里，在直播场景下，对于直播用户而言，对应的终端会启动摄像头获取视频数据，启动麦克风获取音频数据，因此当监测到终端的摄像头与麦克风同时开启的情况下，终端有可能运行在直播场景中，为了进一步确定终端是否运行在直播场景中，获取至少一类设定硬件在第一时间段的第一参数进行精确判断，通过将终端的摄像头与麦克风同时开启作为识别直播场景的条件，避免了长时间监测终端不同硬件的运行参数，从而能够降低终端的功耗。
在一实施例中，如图3所示，所述方法还包括：
S301：在所述第一分类结果表征所述终端运行在直播场景中的情况下，获取第二参数；所述第二参数表征所述终端运行在直播场景中的行为习惯；所述第二参数基于所述终端运行在直播场景中的历史直播时长与历史直播时间生成。
这里，在第一分类结果表征终端运行在直播场景的情况下，还可以结合终端运行在直播场景中的行为习惯进行相应的数据处理。第二参数可以通过终端运行在直播场景中的历史直播时长与历史直播时间生成的，通过第二参数可以确定终端运行在直播场景的行为习惯，示例地，可以确定终端运行在直播场景的偏好直播时间以及偏好直播时长。在实际应用中，可以在直播场景识别的过程中收集终端运行在直播场景中的历史直播时长与历史直播时间。
S302：基于所述第二参数确定第一预测时长；所述第一预测时长表征所述终端当前处于直播场景的预测时长。
这里，根据第二参数，对当前终端运行在直播场景中的行为进行预测，确定第一预测时长，通过第一预测时长可以估计终端运行在直播场景中的时长，进一步地生成对应的直播优化策略。示例地，通过第一预测时长，结合终端的可用流量、电量等不同的参数，可以确定终端是否能够支持在第一预测时长内运行在直播场景中，从而生成对应的提示，或者开启终端的节能模式等，以保证终端能够顺利完成直播任务，提高了相应的用户体验。
在一实施例中，如图4所示，在将所述第一特征向量输入至设定的分类模型中，得到第一分类结果之前，所述方法还包括：
S401：获取所述终端中至少一类设定硬件在第二时间段的第一参数。
这里，在利用设定的分类模型识别终端是否运行在直播场景之前，需要为输入到设定的分类模型的特征向量赋予合理的权重值，其中，权重值的确定需要通过大量的样本数据进行运算得到。获取终端中至少一类设定硬件在第二时间段的第一参数，将获取的不同硬件的第一参数作为样本数据，其中，当终端运行在直播场景中，终端上的麦克风、摄像头以及网卡会发生相应的变化，构成了直播场景的特征，因此，可以获取麦克风检测到音频输入的持续时长、摄像头捕获图像的持续时长，和/或网卡的上行数据总量。
S402：确定第一标签；所述第一标签表征第二应用是否启动直播功能；所述第二应用表征所述终端在所述第二时间段内使用时间最长的应用。
这里，在确定权重值的时候，需要提前对输入到设定的分类模型的样本数据做好分类信息，其中，在本实施例中，需要确定输入的样本数据属于直播场景的样本数据还是非直播场景的样本数据，通过第一标签能够确定第二应用是否启动直播功能，在实际应用中，在第二时间段内，终端可能会出现使用多个应用的情况，而启动直播功能的应用由于要进行直播，在第二时间段内，启动直播功能的应用的使用时间会比其他应用的使用时间长，因此需要确定在第二时间段内使用时间最长的第二应用是否启动直播功能，在实际应用中，第一标签为1的情况下，对应于第二应用启动直播功能，第一标签为0的情况下，对应于第二应用没有启动直播功能。在实际应用中，在确定第二应用的第一标签之前，还可以进一步地确定第二应用是否支持直播功能，当第二应用不支持直播功能，可以直接确定第二应用的第一标签为0。
S403：根据获取到的第二时间段的第一参数和每个第一参数对应的第一权重，生成第二特征向量。
这里，根据获取到的第二时间段的第一参数与每个第一参数对应的第一权重，按照线性相加的数据处理方式，生成第二特征量，其中，第二特征量用于刻画第二时间段终端的硬件特征。在实际应用中，在生成第二特征向量之前，可以对获取到的第二时间段的第一参数进行归一化处理，其中，可以通过零-均值规范化或者线性函数归一化等其方法对获取到的第二时间段的第一参数进行归一化处理后，再生成第二特征向量。
S404：将所述第二特征向量输入到所述设定的分类模型中，得到第二分类结果。
这里，将第二特征向量输入到设定的分类模型中，分类模型能够根据第二参数以及第一权重构成的第二特征向量，得到第二分类结果，并且还能进一步地对第一权重进行验证。
S405：根据所述第一标签与所述第二分类结果，对每个参数对应的第一权重进行调整。
这里，根据第一标签与第二分类结果的比较，可以确定第二分类结果与第一标签是否相符，示例地，当第二分类结果表征终端运行在直播场景下，而第一标签表征第二应用没有启动直播功能，说明终端没有运行在直播场景下，可以确定第二分类结果与第一标签并不相符，需要对第一权重进行调整，通过对第一权重的调整，使得不同的硬件参数在直播场景识别中的权重发生变化，相应地会影响最终的分类结果。在实际应用中，通过似然函数L(w)对第一权重进行调整，具体地，似然函数的算法表达式为：对L(w)取对数和后，可以转换为其中，l(w)＝-L(w)，m表示第二特征向量中含有的样本数量，xi表示第二特征向量中第i个样本的第一参数，yi表征是否处于直播场景。通过梯度下降法，对上述似然函数进行偏导运算后得到 其中，α为学习率，用于控制步长，初始值可以设置为1，在后续的训练过程中可以通过需要对α进行调整，xik表示第二特征向量中第i个样本中k列的第一参数，wk表示第k列第一参数对应的参数。
S406：在调整后的每个参数对应的第一权重满足设定条件的情况下，将调整后的每个参数对应的第一权重设置为对应的设定权重。
这里，通过似然函数对第一权重系数进行调整，在调整之后的第一权重满足对应的精度要求的情况下，停止对第一权重的调整，并将第一权重设置为对应的设定权重，根据设定权重，在终端进行直播场景识别的时候，根据对应的硬件运行参数构建特征向量，从而能够通过设定的分类模型输出相应的分类结果，从而能够进一步地提高直播场景识别的精确度。
在上述实施例中，通过获取终端中至少一类硬件在第一时间段的运行参数，在设定的分类模型中确定终端是否运行在直播场景中，能够避免为了确定终端运行的场景而持续对终端的硬件进行检测，从而能够降低终端的功耗，提高终端的续航能力，并且还能提高检测结果的精确度。
为实现本申请实施例的方法，本申请实施例还提供了一种场景检测装置，如图5所示，该装置包括：
获取单元501，用于获取终端中至少一类设定硬件在第一时间段的第一参数；所述第一参数表征对应硬件的运行参数；所述设定硬件表征所述终端运行直播时需要启动的硬件；
生成单元502，用于根据获取到的第一时间段的第一参数和每个第一参数对应的设定权重，生成第一特征向量；
检测单元503，用于根据所述第一特征向量，得到第一分类结果；所述第一分类结果用于表征所述终端是否运行在直播场景中。
在一实施例中，所述检测单元503在根据所述第一特征向量，得到第一分类结果，还用于：
将所述第一特征向量输入至设定的分类模型中，得到第一分类结果；所述分类模型用于基于输入的特征向量判断终端是否运行在直播场景中。
在一实施例中，所述获取单元501在所述获取终端中至少一类设定硬件在第一时间段的第一参数之前，还用于：
监测所述终端的摄像头与麦克风的工作状态；
在监测到终端的摄像头与麦克风同时开启的情况下，获取所述至少一类设定硬件在第一时间段的第一参数。
在一实施例中，所述第一参数包括以下至少之一：
检测到麦克风存在持续的音频输入的第一持续时长；
检测到摄像头存在持续的图像捕捉的第二持续时长；
网卡的上行数据总量和/或网卡的下行数据总量。
在一实施例中，所述获取单元501在所述获取终端中至少一类设定硬件在第一时间段的第一参数时，还用于：
在第一应用支持直播功能的情况下，获取所述终端中至少一类设定硬件在第一时间段的第一参数；其中，
所述第一应用表征终端在所述第一时间段内使用时间最长的应用。
在一实施例中，所述生成单元502在所述根据获取到的第一参数和每个参数对应的设定权重，生成对应的第一特征向量之前，还用于：
对获取到的每类设定硬件对应的第一参数进行归一化处理。
在一实施例中，所述装置还用于：
在所述第一分类结果表征所述终端运行在直播场景中的情况下，获取第二参数；所述第二参数表征所述终端运行在直播场景中的行为习惯；所述第二参数基于所述终端运行在直播场景中的历史直播时长与历史直播时间生成；
基于所述第二参数确定第一预测时长；所述第一预测时长表征所述终端当前处于直播场景的预测时长。
在一实施例中，所述检测单元503在将所述第一特征向量输入至设定的分类模型中，得到第一分类结果之前，还用于：
获取所述至少一类设定硬件在第二时间段的第一参数；
确定第一标签；所述第一标签表征第二应用是否启动直播功能；所述第二应用表征所述终端在所述第二时间段内使用时间最长的应用；
根据获取到的第二时间段的第一参数和每个第一参数对应的第一权重，生成第二特征向量；
将所述第二特征向量输入到所述设定的分类模型中，得到第二分类结果；
根据所述第一标签与所述第二分类结果，对每个参数对应的第一权重进行调整；
在调整后的每个参数对应的第一权重满足设定条件的情况下，将调整后的每个参数对应的第一权重设置为对应的设定权重。
实际应用时，获取单元501、生成单元502、检测单元503可由场景检测装置中的处理器来实现。当然，处理器需要运行存储器中存储的程序来实现上述各程序模块的功能。
需要说明的是，上述图5实施例提供的场景检测装置在进行场景检测时，仅以上述各程序模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述处理分配由不同的程序模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的程序模块，以完成以上描述的全部或者部分处理。另外，上述实施例提供的场景检测装置与场景检测方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。
基于上述程序模块的硬件实现，且为了实现本申请实施例的方法，本申请实施例还提供了一种终端，图6为本申请实施例终端的硬件组成结构示意图，如图6所示，终端包括：
通信接口1，能够与其它设备比如网络设备等进行信息交互；
处理器2，与通信接口1连接，以实现与其它设备进行信息交互，用于运行计算机程序时，执行上述一个或多个技术方案提供的场景检测方法。而所述计算机程序存储在存储器3上。
当然，实际应用时，终端中的各个组件通过总线系统4耦合在一起。可理解，总线系统4用于实现这些组件之间的连接通信。总线系统4除包括数据总线之外，还包括电源总线、控制总线和状态信号总线。但是为了清楚说明起见，在图6中将各种总线都标为总线系统4。
本申请实施例中的存储器3用于存储各种类型的数据以支持终端的操作。这些数据的示例包括：用于在终端上操作的任何计算机程序。
可以理解，存储器3可以是易失性存储器或非易失性存储器，也可包括易失性和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器可以是只读存储器(ROM，Read Only Memory)、可编程只读存储器(PROM，Programmable Read-Only Memory)、可擦除可编程只读存储器(EPROM，Erasable Programmable Read-Only Memory)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM，Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory)、磁性随机存取存储器(FRAM，ferromagnetic random access memory)、快闪存储器(Flash Memory)、磁表面存储器、光盘、或只读光盘(CD-ROM，Compact Disc Read-Only Memory)；磁表面存储器可以是磁盘存储器或磁带存储器。易失性存储器可以是随机存取存储器(RAM，Random AccessMemory)，其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的RAM可用，例如静态随机存取存储器(SRAM，Static Random Access Memory)、同步静态随机存取存储器(SSRAM，Synchronous Static Random Access Memory)、动态随机存取存储器(DRAM，Dynamic Random Access Memory)、同步动态随机存取存储器(SDRAM，SynchronousDynamic Random Access Memory)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(DDRSDRAM，Double Data Rate Synchronous Dynamic Random Access Memory)、增强型同步动态随机存取存储器(ESDRAM，Enhanced Synchronous Dynamic Random Access Memory)、同步连接动态随机存取存储器(SLDRAM，SyncLink Dynamic Random Access Memory)、直接内存总线随机存取存储器(DRRAM，Direct Rambus Random Access Memory)。本申请实施例描述的存储器3旨在包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。
上述本申请实施例揭示的方法可以应用于处理器2中，或者由处理器2实现。处理器2可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器2中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器2可以是通用处理器、DSP，或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。处理器2可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者任何常规的处理器等。结合本申请实施例所公开的方法的步骤，可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于存储介质中，该存储介质位于存储器3，处理器2读取存储器3中的程序，结合其硬件完成前述方法的步骤。
处理器2执行所述程序时实现本申请实施例的各个方法中的相应流程，为了简洁，在此不再赘述。
在示例性实施例中，本申请实施例还提供了一种存储介质，即计算机存储介质，具体为计算机可读存储介质，例如包括存储计算机程序的存储器3，上述计算机程序可由处理器2执行，以完成前述方法所述步骤。计算机可读存储介质可以是FRAM、ROM、PROM、EPROM、EEPROM、Flash Memory、磁表面存储器、光盘、或CD-ROM等存储器。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置、终端和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的设备实施例仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，如：多个单元或组件可以结合，或可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口，设备或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性的、机械的或其它形式的。
上述作为分离部件说明的单元可以是、或也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是、或也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，也可以分布到多个网络单元上；可以根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各实施例中的各功能单元可以全部集成在一个处理单元中，也可以是各单元分别单独作为一个单元，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中；上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：移动存储设备、ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
或者，本申请上述集成的单元如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台终端(可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：移动存储设备、ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (9)

1.一种场景检测方法，其特征在于，包括：
获取终端中至少一类设定硬件在第一时间段的第一参数；所述第一参数表征对应硬件的运行参数；所述至少一类设定硬件表征所述终端运行直播时需要启动的硬件；
根据获取到的第一时间段的第一参数和每个第一参数对应的设定权重，生成第一特征向量；
根据所述第一特征向量，得到第一分类结果；所述第一分类结果用于表征所述终端是否运行在直播场景中；
所述根据所述第一特征向量，得到第一分类结果，包括：
将所述第一特征向量输入至设定的分类模型中，得到第一分类结果；所述分类模型用于基于输入的特征向量判断终端是否运行在直播场景中；
在将所述第一特征向量输入至设定的分类模型中，得到第一分类结果之前，所述方法还包括：
获取所述至少一类设定硬件在第二时间段的第一参数；
确定第一标签；所述第一标签表征第二应用是否启动直播功能；所述第二应用表征所述终端在所述第二时间段内使用时间最长的应用；
根据获取到的至少一类设定硬件在第二时间段的第一参数和每个第一参数对应的第一权重，生成第二特征向量；
将所述第二特征向量输入到所述设定的分类模型中，得到第二分类结果；
根据所述第一标签与所述第二分类结果，对每个参数对应的第一权重进行调整；
在调整后的每个参数对应的第一权重满足设定条件的情况下，将调整后的每个参数对应的第一权重设置为对应的设定权重。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取终端中至少一类设定硬件在第一时间段的第一参数之前，所述方法还包括：
监测所述终端的摄像头与麦克风的工作状态；
在监测到终端的摄像头与麦克风同时开启的情况下，获取所述至少一类设定硬件在第一时间段的第一参数。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一参数包括以下至少之一：
检测到麦克风存在持续的音频输入的第一持续时长；
检测到摄像头存在持续的图像捕捉的第二持续时长；
网卡的上行数据总量和/或网卡的下行数据总量。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取终端中至少一类设定硬件在第一时间段的第一参数，包括：
在第一应用支持直播功能的情况下，获取所述终端中至少一类设定硬件在第一时间段的第一参数；其中，
所述第一应用表征终端在所述第一时间段内使用时间最长的应用。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据获取到的第一参数和每个参数对应的设定权重，生成对应的第一特征向量之前，所述方法还包括：
对获取到的每类设定硬件对应的第一参数进行归一化处理。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
在所述第一分类结果表征所述终端运行在直播场景中的情况下，获取第二参数；所述第二参数表征所述终端运行在直播场景中的行为习惯；所述第二参数基于所述终端运行在直播场景中的历史直播时长与历史直播时间生成；
基于所述第二参数确定第一预测时长；所述第一预测时长表征所述终端当前处于直播场景的预测时长。
7.一种场景检测装置，其特征在于，包括：
获取单元，用于获取终端中至少一类设定硬件在第一时间段的第一参数；所述第一参数表征对应硬件的运行参数；所述至少一类设定硬件表征所述终端运行直播时需要启动的硬件；
生成单元，用于根据获取到的第一时间段的第一参数和每个第一参数对应的设定权重，生成第一特征向量；
检测单元，用于根据所述第一特征向量，得到第一分类结果；所述第一分类结果用于表征所述终端是否运行在直播场景中；
所述检测单元在根据所述第一特征向量，得到第一分类结果，还用于：
将所述第一特征向量输入至设定的分类模型中，得到第一分类结果；所述分类模型用于基于输入的特征向量判断终端是否运行在直播场景中；
所述检测单元在将所述第一特征向量输入至设定的分类模型中，得到第一分类结果之前，还用于：
获取所述至少一类设定硬件在第二时间段的第一参数；
确定第一标签；所述第一标签表征第二应用是否启动直播功能；所述第二应用表征所述终端在所述第二时间段内使用时间最长的应用；
根据获取到的第二时间段的第一参数和每个第一参数对应的第一权重，生成第二特征向量；
将所述第二特征向量输入到所述设定的分类模型中，得到第二分类结果；
根据所述第一标签与所述第二分类结果，对每个参数对应的第一权重进行调整；
在调整后的每个参数对应的第一权重满足设定条件的情况下，将调整后的每个参数对应的第一权重设置为对应的设定权重。
8.一种终端，其特征在于，包括：处理器和用于存储能够在处理器上运行的计算机程序的存储器，
其中，所述处理器用于运行所述计算机程序时，执行权利要求1至6任一项所述方法的步骤。
9.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6任一项所述方法的步骤。
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