CN114051165A - 一种短视频筛选处理方法及系统 - Google Patents

一种短视频筛选处理方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN114051165A
CN114051165A CN202210035262.6A CN202210035262A CN114051165A CN 114051165 A CN114051165 A CN 114051165A CN 202210035262 A CN202210035262 A CN 202210035262A CN 114051165 A CN114051165 A CN 114051165A
Authority
CN
China
Prior art keywords
video
source
frame
axis
original
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202210035262.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN114051165B (zh
Inventor
纪然
王伟华
鲁小白
白姣姣
孟之玥
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing Zhijin Future Media Technology Co ltd
Original Assignee
Beijing Zhijin Future Media Technology Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing Zhijin Future Media Technology Co ltd filed Critical Beijing Zhijin Future Media Technology Co ltd
Priority to CN202210035262.6A priority Critical patent/CN114051165B/zh
Publication of CN114051165A publication Critical patent/CN114051165A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN114051165B publication Critical patent/CN114051165B/zh
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/40—Client devices specifically adapted for the reception of or interaction with content, e.g. set-top-box [STB]; Operations thereof
    • H04N21/43—Processing of content or additional data, e.g. demultiplexing additional data from a digital video stream; Elementary client operations, e.g. monitoring of home network or synchronising decoder's clock; Client middleware
    • H04N21/44—Processing of video elementary streams, e.g. splicing a video clip retrieved from local storage with an incoming video stream or rendering scenes according to encoded video stream scene graphs
    • H04N21/44008—Processing of video elementary streams, e.g. splicing a video clip retrieved from local storage with an incoming video stream or rendering scenes according to encoded video stream scene graphs involving operations for analysing video streams, e.g. detecting features or characteristics in the video stream
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/40—Client devices specifically adapted for the reception of or interaction with content, e.g. set-top-box [STB]; Operations thereof
    • H04N21/45—Management operations performed by the client for facilitating the reception of or the interaction with the content or administrating data related to the end-user or to the client device itself, e.g. learning user preferences for recommending movies, resolving scheduling conflicts
    • H04N21/454—Content or additional data filtering, e.g. blocking advertisements
    • H04N21/4545—Input to filtering algorithms, e.g. filtering a region of the image
    • H04N21/45457—Input to filtering algorithms, e.g. filtering a region of the image applied to a time segment
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/80—Generation or processing of content or additional data by content creator independently of the distribution process; Content per se
    • H04N21/83—Generation or processing of protective or descriptive data associated with content; Content structuring
    • H04N21/835—Generation of protective data, e.g. certificates
    • H04N21/8352—Generation of protective data, e.g. certificates involving content or source identification data, e.g. Unique Material Identifier [UMID]

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Computer Security & Cryptography (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Abstract

本发明涉及流媒体筛选领域，公开了一种短视频筛选处理方法及系统，通过公共筛选模块、匹配预处理模块、随机核对模块以及筛选限制模块的设置，实现了短视频平台的短视频内容进行用户监督原创性的惩罚处理，通过对其视频内容段进行标记并与源视频进行重合判定，建立了多层次的基于视频盗用占比的视频流量限制方法，可以有效的对平台低质量盗用短视频以及低质量短视频创作者进行筛选及流量限制，从而提高了平台短视频推送的内容质量，缓解了当前低创短视频横行的问题。

Description

一种短视频筛选处理方法及系统
技术领域
本发明涉及流媒体筛选相关领域，具体是一种短视频筛选处理方法及系统。
背景技术
随着互联网技术以及智能设备的迅速发展，基于移动设备的短视频平台成了处于快节奏生活中的人们的一种娱乐方式，且在近年来迅速大火；但随之而来的问题是短视频的迅速发展吸引了大量低创短视频的制作组，通过盗用其他创作者视频的方式在平台获取流量以及关注等，使得短视频平台低质量以及重复盗用视频内容泛滥，也严重影响到原创视频创作者的切身利益，不利于平台的良性发展。
现有技术中对于盗用视频内容的审核多通过人工审核的方式进行，效率较为低下，审核覆盖面较小，部分平台在短视频投稿时，会通过程序算法进行简单的审核，例如通过对短视频进行随机抽帧，并通过帧图像特征的相似性进行判定，但这样会导致大量的误判与漏判定，同时，对于低创盗用短视频的筛选缺乏一个完善的处理模式及系统，低创发布者在一个稿件被判定低创限流后可以通过重复的上传来规避这一问题，这也间接导致了低创盗用短视频内容的泛滥，低创发布者可以通过走量的方式大量投放短视频，从而稳定的获取流量盈利。
发明内容
本发明的目的在于提供一种短视频筛选处理方法及系统，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种短视频筛选处理系统，包含：
公共筛选模块，用于获取非原创标记信息，所述非原创标记信息包括非原创标记时间段以及源反馈信息，所述非原创标记时间段用于表征所述短视频的盗用区域，所述源反馈信息用于表示被盗用的源视频的地址信息；
匹配预处理模块，用于根据所述源反馈信息获取源视频，并通过所述非原创标记时间段对起始标记对所述短视频进行抽取特征帧，使用所述特征帧对所述源视频进行视频轴校对，所述视频轴校对用于将所述短视频对所述源视频的盗用片段进行视频轴统一；
随机核对模块，用于在所述短视频以及所述源视频的所述非原创标记时间段内进行随机对应抽帧，获取多组比对视频帧，并对多组所述视频帧进行内容重合判定，生成重合判定结果，每组所述比对视频帧的数量为一对，一对所述比对视频帧分别取自所述短视频以及所述源视频；
筛选限制模块，用于根据预设的判定阈值对所述重合判定结果进行判定，生成限流标记，所述限流标记用于对所述短视频进行标记，所述限流标记用于对所述短视频进行筛选并限流。
作为本发明的进一步方案：公共筛选模块包括：
请求响应单元，用于接收并响应非原创标记请求，根据所述非原创标记请求执行视频反馈程序；
时间轴标记单元，用于使用所述视频反馈程序输出时间标记轴，通过所述时间标记轴获取非原创标记时间段，所述时间标记轴与所述视频轴相对应；
原路径获取单元，用于使用所述视频反馈程序输出原创源获取请求，并接收源反馈信息，所述源反馈信息与所述非原创标记时间段一一对应。
作为本发明的再进一步方案：所述匹配预处理模块包括：
短视频抽帧单元，用于获取所述非原创标记时间段的起始标记，所述起始标记用于表征所述非原创标记时间段对应所述视频轴的起始时间点；
特征帧处理单元，用于根据所述起始标记对所述短视频抽取特征帧，并对所述特征帧进行内容分析，划分多个特征标识并生成相对应的特征检索内容，所述特征标识用于表征所述特征帧的多个特征区域；
特征帧比对单元，用于根据所述特征区域以及所述特征检索内容对所述源视频进行内容比对分析，获取与所述特征检索内容重合度最高的视频帧相对应的视频轴时间点；
视频轴定位单元，用于根据所述视频轴时间点以及所述起始标记对所述源视频以及所述短视频进行视频轴校对，使得所述视频轴时间点与所述起始标记重合。
作为本发明的再进一步方案：所述匹配预处理模块还包括：
缩轴抽帧单元，用于根据预设的帧间隔以及所述起始标记抽取多个缩帧比对帧；
缩帧比对单元，用于根据多个所述缩帧比对帧对所述源视频进行内容比对分析，生成多个比对时间点；
缩帧计算单元，用于获取多个相邻所述比对时间点的帧间隔数量，并计算平均帧间隔，根据所述平均帧间隔以及所述帧间隔计算生成缩放比；
缩放统一单元，用于根据所述缩放比对视频轴校对后的所述源视频进行视频轴缩放。
作为本发明的再进一步方案：所述判定阈值的数量为多个，所述限流标记包括多个限流等级，所述限流等级与所述短视频和所述源视频的重合度呈正比关系。
作为本发明的再进一步方案：还包括创作者限制模块；
所述创作者限制模块，用于对创作者的所述短视频以及所述限流标记进行统计记录，并通过所述短视频以及所述限流标记点总数进行创作者原创能力评估，生成作者原创等级，所述作者原创等级用于对所述创作者进行筛选并限流。
本发明实施例旨在提供一种短视频筛选处理方法，包括以下步骤：
获取非原创标记信息，所述非原创标记信息包括非原创标记时间段以及源反馈信息，所述非原创标记时间段用于表征所述短视频的盗用区域，所述源反馈信息用于表示被盗用的源视频的地址信息；
根据所述源反馈信息获取源视频，并通过所述非原创标记时间段对起始标记对所述短视频进行抽取特征帧，使用所述特征帧对所述源视频进行视频轴校对，所述视频轴校对用于将所述短视频对所述源视频的盗用片段进行视频轴统一；
在所述短视频以及所述源视频的所述非原创标记时间段内进行随机对应抽帧，获取多组比对视频帧，并对多组所述视频帧进行内容重合判定，生成重合判定结果，每组所述比对视频帧的数量为一对，一对所述比对视频帧分别取自所述短视频以及所述源视频；
根据预设的判定阈值对所述重合判定结果进行判定，生成限流标记，所述限流标记用于对所述短视频进行标记，所述限流标记用于对所述短视频进行筛选并限流。
作为本发明的进一步方案：所述获取非原创标记信息的步骤具体包括：
接收并响应非原创标记请求，根据所述非原创标记请求执行视频反馈程序；
使用所述视频反馈程序输出时间标记轴，通过所述时间标记轴获取非原创标记时间段，所述时间标记轴与所述视频轴相对应；
使用所述视频反馈程序输出原创源获取请求，并接收源反馈信息，所述源反馈信息与所述非原创标记时间段一一对应。
作为本发明的再进一步方案：所述根据所述源反馈信息获取源视频，并通过所述非原创标记时间段对起始标记对所述短视频进行抽取特征帧，使用所述特征帧对所述源视频进行视频轴校对度步骤具体包括：
获取所述非原创标记时间段的起始标记，所述起始标记用于表征所述非原创标记时间段对应所述视频轴的起始时间点；
根据所述起始标记对所述短视频抽取特征帧，并对所述特征帧进行内容分析，划分多个特征标识并生成相对应的特征检索内容，所述特征标识用于表征所述特征帧的多个特征区域；
根据所述特征区域以及所述特征检索内容对所述源视频进行内容比对分析，获取与所述特征检索内容重合度最高的视频帧相对应的视频轴时间点；
根据所述视频轴时间点以及所述起始标记对所述源视频以及所述短视频进行视频轴校对，使得所述视频轴时间点与所述起始标记重合。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：通过公共筛选模块、匹配预处理模块、随机核对模块以及筛选限制模块的设置，实现了短视频平台的短视频内容进行用户监督原创性的惩罚处理，通过对其视频内容段进行标记并与源视频进行重合判定，建立了多层次的基于视频盗用占比的视频流量限制方法，可以有效的对平台低质量盗用短视频以及低质量短视频创作者进行筛选及流量限制，从而提高了平台短视频推送的内容质量，缓解了当前低创短视频横行的问题。
附图说明
图1为一种短视频筛选处理系统的流程框图。
图2为一种短视频筛选处理系统中公共筛选模块的组成结构框图。
图3为一种短视频筛选处理系统中匹配预处理模块的组成结构框图。
图4为一种短视频筛选处理方法的流程示意框图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
以下结合具体实施例对本发明的具体实现方式进行详细描述。
如图1所述，为本发明一个实施例提供的一种短视频筛选处理系统，包括以下步骤：
公共筛选模块100，用于获取非原创标记信息，所述非原创标记信息包括非原创标记时间段以及源反馈信息，所述非原创标记时间段用于表征所述短视频的盗用区域，所述源反馈信息用于表示被盗用的源视频的地址信息。
匹配预处理模块300，用于根据所述源反馈信息获取源视频，并通过所述非原创标记时间段对起始标记对所述短视频进行抽取特征帧，使用所述特征帧对所述源视频进行视频轴校对，所述视频轴校对用于将所述短视频对所述源视频的盗用片段进行视频轴统一。
随机核对模块500，用于在所述短视频以及所述源视频的所述非原创标记时间段内进行随机对应抽帧，获取多组比对视频帧，并对多组所述视频帧进行内容重合判定，生成重合判定结果，每组所述比对视频帧的数量为一对，一对所述比对视频帧分别取自所述短视频以及所述源视频。
筛选限制模块700，用于根据预设的判定阈值对所述重合判定结果进行判定，生成限流标记，所述限流标记用于对所述短视频进行标记，所述限流标记用于对所述短视频进行筛选并限流。
本实施例中，在使用时，当短视频观看用户发现这一短视频为盗用视频，并非原创视频时（短视频区通常会包括原创区以及转载区，其中原创区会设置创作者奖励机制，本申请是针对原创区内容设置的方法与系统），用户可以通过控制按钮（类似内容举报按钮）唤起公共筛选模块100，进而对视频的盗用内容进行标记，并附带所盗取的源视频的地址，然后通过匹配预处理模块300通过地址信息获取源视频，并将源视频与涉嫌盗用的短视频进行时间轴的校对（例如短视频的第5秒至30秒盗用视频A，则将这一时间段与视频A的对应内容段进行对其），从而使得随机核对模块500可以随机抽取短视频与源视频对应的视频帧内容，并进行重合度比对核对，通过筛选限制模块700重合度的大小进行判定是否为盗用内容，如果是盗用内容，则对短视频进行限流处理（也就是在平台限制短视频的传播、被检索以及被大数据推送的概率，当然，若判定为完全的盗用，平台有权利对其进行退回）。
如图2所示，作为本发明另一个优选的实施例，所述公共筛选模块100包括：
请求响应单元101，用于接收并响应非原创标记请求，根据所述非原创标记请求执行视频反馈程序。
时间轴标记单元102，用于使用所述视频反馈程序输出时间标记轴，通过所述时间标记轴获取非原创标记时间段，所述时间标记轴与所述视频轴相对应。
原路径获取单元103，用于使用所述视频反馈程序输出原创源获取请求，并接收源反馈信息，所述源反馈信息与所述非原创标记时间段一一对应。
本实施例中，公共筛选模块100在执行工作时，分为多个阶段内容，其中请求响应单元101用于响应来自平台用户发起的非原创标记请求从而拉起视频反馈程序，然后分别对盗用时间段进行标记为非原创标记时间段，并获取源视频的地址信息；同时模块还可以包括可以将源视频进行拉取出，并对被盗取时间段进行标记内容的执行能力。
如图3所示，作为本发明另一个优选的实施例，所述匹配预处理模块300包括：
短视频抽帧单元301，用于获取所述非原创标记时间段的起始标记，所述起始标记用于表征所述非原创标记时间段对应所述视频轴的起始时间点。
特征帧处理单元302，用于根据所述起始标记对所述短视频抽取特征帧，并对所述特征帧进行内容分析，划分多个特征标识并生成相对应的特征检索内容，所述特征标识用于表征所述特征帧的多个特征区域。
特征帧比对单元303，用于根据所述特征区域以及所述特征检索内容对所述源视频进行内容比对分析，获取与所述特征检索内容重合度最高的视频帧相对应的视频轴时间点。
视频轴定位单元304，用于根据所述视频轴时间点以及所述起始标记对所述源视频以及所述短视频进行视频轴校对，使得所述视频轴时间点与所述起始标记重合。
进一步的来说，所述匹配预处理模块300还包括：
缩轴抽帧单元，用于根据预设的帧间隔以及所述起始标记抽取多个缩帧比对帧。
缩帧比对单元，用于根据多个所述缩帧比对帧对所述源视频进行内容比对分析，生成多个比对时间点。
缩帧计算单元，用于获取多个相邻所述比对时间点的帧间隔数量，并计算平均帧间隔，根据所述平均帧间隔以及所述帧间隔计算生成缩放比。
缩放统一单元，用于根据所述缩放比对视频轴校对后的所述源视频进行视频轴缩放。
本实施例中，对匹配预处理模块300进行了进一步的展开说明，在执行时，短视频抽帧单元301抽取其实标记处的视频帧，对其进行特征内容分析（例如该视频帧在某一处的图像信息具有特征指代的能力（即具有较为丰富的区别特征），则对该处设置为特征标识，并提取其特征，（特征标识为重点分析的内容区域，由帧图像的整体特征分布进行定位）），然后特征比对单元303使用该特征对源视频进行内容分析（对于设有被盗取时间段标记的，则对应可以降低分析计算量），从而寻找重合点，对视频轴进行匹配同一；进一步的，部分视频在盗取后会进行抽帧变速的处理，此时通过计算分析短视频的抽帧时间比，对源视频进行缩放处理，从而进行匹配。
作为本发明另一个优选的实施例，所述判定阈值的数量为多个，所述限流标记包括多个限流等级，所述限流等级与所述短视频和所述源视频的重合度呈正比关系。
进一步的，还包括创作者限制模块；
所述创作者限制模块，用于对创作者的所述短视频以及所述限流标记进行统计记录，并通过所述短视频以及所述限流标记点总数进行创作者原创能力评估，生成作者原创等级，所述作者原创等级用于对所述创作者进行筛选并限流。
本实施例中，旨在表达限流是具有等级设置的，例如视频A中盗取时间段占比较少，则限流程度会设有一定程度的降低，对于创作者，盗取视频的频率等，也会影响其ID下视频内容的限流程度。
如图4所示，本发明还提供了一种短视频筛选处理方法，其包含步骤：
S200，获取非原创标记信息，所述非原创标记信息包括非原创标记时间段以及源反馈信息，所述非原创标记时间段用于表征所述短视频的盗用区域，所述源反馈信息用于表示被盗用的源视频的地址信息。
S400，根据所述源反馈信息获取源视频，并通过所述非原创标记时间段对起始标记对所述短视频进行抽取特征帧，使用所述特征帧对所述源视频进行视频轴校对，所述视频轴校对用于将所述短视频对所述源视频的盗用片段进行视频轴统一。
S600，在所述短视频以及所述源视频的所述非原创标记时间段内进行随机对应抽帧，获取多组比对视频帧，并对多组所述视频帧进行内容重合判定，生成重合判定结果，每组所述比对视频帧的数量为一对，一对所述比对视频帧分别取自所述短视频以及所述源视频。
S800，根据预设的判定阈值对所述重合判定结果进行判定，生成限流标记，所述限流标记用于对所述短视频进行标记，所述限流标记用于对所述短视频进行筛选并限流。
作为本发明另一个优选的实施例，所述获取非原创标记信息的步骤具体包括：
接收并响应非原创标记请求，根据所述非原创标记请求执行视频反馈程序。
使用所述视频反馈程序输出时间标记轴，通过所述时间标记轴获取非原创标记时间段，所述时间标记轴与所述视频轴相对应。
使用所述视频反馈程序输出原创源获取请求，并接收源反馈信息，所述源反馈信息与所述非原创标记时间段一一对应。
作为本发明另一个优选的实施例，所述根据所述源反馈信息获取源视频，并通过所述非原创标记时间段对起始标记对所述短视频进行抽取特征帧，使用所述特征帧对所述源视频进行视频轴校对度步骤具体包括：
获取所述非原创标记时间段的起始标记，所述起始标记用于表征所述非原创标记时间段对应所述视频轴的起始时间点。
根据所述起始标记对所述短视频抽取特征帧，并对所述特征帧进行内容分析，划分多个特征标识并生成相对应的特征检索内容，所述特征标识用于表征所述特征帧的多个特征区域。
根据所述特征区域以及所述特征检索内容对所述源视频进行内容比对分析，获取与所述特征检索内容重合度最高的视频帧相对应的视频轴时间点。
根据所述视频轴时间点以及所述起始标记对所述源视频以及所述短视频进行视频轴校对，使得所述视频轴时间点与所述起始标记重合。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器（ROM）、可编程ROM（PROM）、电可编程ROM（EPROM）、电可擦除可编程ROM（EEPROM）或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器（RAM）或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM（SRAM）、动态RAM（DRAM）、同步DRAM（SDRAM）、双数据率SDRAM（DDRSDRAM）、增强型SDRAM（ESDRAM）、同步链路（Synchlink） DRAM（SLDRAM）、存储器总线（Rambus）直接RAM（RDRAM）、直接存储器总线动态RAM（DRDRAM）、以及存储器总线动态RAM（RDRAM）等。
本领域技术人员在考虑说明书及实施例处的公开后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由权利要求指出。
应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (9)

1.一种短视频筛选处理系统，其特征在于，包含：
公共筛选模块，用于获取非原创标记信息，所述非原创标记信息包括非原创标记时间段以及源反馈信息，所述非原创标记时间段用于表征所述短视频的盗用区域，所述源反馈信息用于表示被盗用的源视频的地址信息；
匹配预处理模块，用于根据所述源反馈信息获取源视频，并通过所述非原创标记时间段对起始标记对所述短视频进行抽取特征帧，使用所述特征帧对所述源视频进行视频轴校对，所述视频轴校对用于将所述短视频对所述源视频的盗用片段进行视频轴统一；
随机核对模块，用于在所述短视频以及所述源视频的所述非原创标记时间段内进行随机对应抽帧，获取多组比对视频帧，并对多组所述视频帧进行内容重合判定，生成重合判定结果，每组所述比对视频帧的数量为一对，一对所述比对视频帧分别取自所述短视频以及所述源视频；
筛选限制模块，用于根据预设的判定阈值对所述重合判定结果进行判定，生成限流标记，所述限流标记用于对所述短视频进行标记，所述限流标记用于对所述短视频进行筛选并限流。
2.根据权利要求1所述的一种短视频筛选处理系统，其特征在于，公共筛选模块包括：
请求响应单元，用于接收并响应非原创标记请求，根据所述非原创标记请求执行视频反馈程序；
时间轴标记单元，用于使用所述视频反馈程序输出时间标记轴，通过所述时间标记轴获取非原创标记时间段，所述时间标记轴与所述视频轴相对应；
原路径获取单元，用于使用所述视频反馈程序输出原创源获取请求，并接收源反馈信息，所述源反馈信息与所述非原创标记时间段一一对应。
3.根据权利要求1所述的一种短视频筛选处理系统，其特征在于，所述匹配预处理模块包括：
短视频抽帧单元，用于获取所述非原创标记时间段的起始标记，所述起始标记用于表征所述非原创标记时间段对应所述视频轴的起始时间点；
特征帧处理单元，用于根据所述起始标记对所述短视频抽取特征帧，并对所述特征帧进行内容分析，划分多个特征标识并生成相对应的特征检索内容，所述特征标识用于表征所述特征帧的多个特征区域；
特征帧比对单元，用于根据所述特征区域以及所述特征检索内容对所述源视频进行内容比对分析，获取与所述特征检索内容重合度最高的视频帧相对应的视频轴时间点；
视频轴定位单元，用于根据所述视频轴时间点以及所述起始标记对所述源视频以及所述短视频进行视频轴校对，使得所述视频轴时间点与所述起始标记重合。
4.根据权利要求3所述的一种短视频筛选处理系统，其特征在于，所述匹配预处理模块还包括：
缩轴抽帧单元，用于根据预设的帧间隔以及所述起始标记抽取多个缩帧比对帧；
缩帧比对单元，用于根据多个所述缩帧比对帧对所述源视频进行内容比对分析，生成多个比对时间点；
缩帧计算单元，用于获取多个相邻所述比对时间点的帧间隔数量，并计算平均帧间隔，根据所述平均帧间隔以及所述帧间隔计算生成缩放比；
缩放统一单元，用于根据所述缩放比对视频轴校对后的所述源视频进行视频轴缩放。
5.根据权利要求1所述的一种短视频筛选处理系统，其特征在于，所述判定阈值的数量为多个，所述限流标记包括多个限流等级，所述限流等级与所述短视频和所述源视频的重合度呈正比关系。
6.根据权利要求5所述的一种短视频筛选处理系统，其特征在于，还包括创作者限制模块；
所述创作者限制模块，用于对创作者的所述短视频以及所述限流标记进行统计记录，并通过所述短视频以及所述限流标记点总数进行创作者原创能力评估，生成作者原创等级，所述作者原创等级用于对所述创作者进行筛选并限流。
7.一种短视频筛选处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取非原创标记信息，所述非原创标记信息包括非原创标记时间段以及源反馈信息，所述非原创标记时间段用于表征所述短视频的盗用区域，所述源反馈信息用于表示被盗用的源视频的地址信息；
根据所述源反馈信息获取源视频，并通过所述非原创标记时间段对起始标记对所述短视频进行抽取特征帧，使用所述特征帧对所述源视频进行视频轴校对，所述视频轴校对用于将所述短视频对所述源视频的盗用片段进行视频轴统一；
在所述短视频以及所述源视频的所述非原创标记时间段内进行随机对应抽帧，获取多组比对视频帧，并对多组所述视频帧进行内容重合判定，生成重合判定结果，每组所述比对视频帧的数量为一对，一对所述比对视频帧分别取自所述短视频以及所述源视频；
根据预设的判定阈值对所述重合判定结果进行判定，生成限流标记，所述限流标记用于对所述短视频进行标记，所述限流标记用于对所述短视频进行筛选并限流。
8.根据权利要求7所述的一种短视频筛选处理方法，其特征在于，所述获取非原创标记信息的步骤具体包括：
接收并响应非原创标记请求，根据所述非原创标记请求执行视频反馈程序；
使用所述视频反馈程序输出时间标记轴，通过所述时间标记轴获取非原创标记时间段，所述时间标记轴与所述视频轴相对应；
使用所述视频反馈程序输出原创源获取请求，并接收源反馈信息，所述源反馈信息与所述非原创标记时间段一一对应。
9.根据权利要求7所述的一种短视频筛选处理方法，其特征在于，所述根据所述源反馈信息获取源视频，并通过所述非原创标记时间段对起始标记对所述短视频进行抽取特征帧，使用所述特征帧对所述源视频进行视频轴校对度步骤具体包括：
获取所述非原创标记时间段的起始标记，所述起始标记用于表征所述非原创标记时间段对应所述视频轴的起始时间点；
根据所述起始标记对所述短视频抽取特征帧，并对所述特征帧进行内容分析，划分多个特征标识并生成相对应的特征检索内容，所述特征标识用于表征所述特征帧的多个特征区域；
根据所述特征区域以及所述特征检索内容对所述源视频进行内容比对分析，获取与所述特征检索内容重合度最高的视频帧相对应的视频轴时间点；
根据所述视频轴时间点以及所述起始标记对所述源视频以及所述短视频进行视频轴校对，使得所述视频轴时间点与所述起始标记重合。
CN202210035262.6A 2022-01-13 2022-01-13 一种短视频筛选处理方法及系统 Expired - Fee Related CN114051165B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210035262.6A CN114051165B (zh) 2022-01-13 2022-01-13 一种短视频筛选处理方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210035262.6A CN114051165B (zh) 2022-01-13 2022-01-13 一种短视频筛选处理方法及系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN114051165A true CN114051165A (zh) 2022-02-15
CN114051165B CN114051165B (zh) 2022-04-12

Family

ID=80196489

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210035262.6A Expired - Fee Related CN114051165B (zh) 2022-01-13 2022-01-13 一种短视频筛选处理方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114051165B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114928764A (zh) * 2022-04-12 2022-08-19 广州阿凡提电子科技有限公司 一种原创短视频ai智能化检测方法、系统和装置

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB0818176D0 (en) * 2008-10-04 2008-11-12 Ibm Temporal segment based extraction and robust matching of video fingerprints
CN109960746A (zh) * 2019-03-14 2019-07-02 佛山市摄时度文化传播有限公司 视频侵权预警方法及装置
CN111182364A (zh) * 2019-12-27 2020-05-19 杭州趣维科技有限公司 一种短视频版权检测方法及系统
CN111601115A (zh) * 2020-05-12 2020-08-28 腾讯科技（深圳）有限公司 一种视频检测的方法、相关装置、设备及存储介质
CN113382284A (zh) * 2020-03-10 2021-09-10 国家广播电视总局广播电视科学研究院 一种盗版视频的分类方法及装置

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB0818176D0 (en) * 2008-10-04 2008-11-12 Ibm Temporal segment based extraction and robust matching of video fingerprints
CN109960746A (zh) * 2019-03-14 2019-07-02 佛山市摄时度文化传播有限公司 视频侵权预警方法及装置
CN111182364A (zh) * 2019-12-27 2020-05-19 杭州趣维科技有限公司 一种短视频版权检测方法及系统
CN113382284A (zh) * 2020-03-10 2021-09-10 国家广播电视总局广播电视科学研究院 一种盗版视频的分类方法及装置
CN111601115A (zh) * 2020-05-12 2020-08-28 腾讯科技（深圳）有限公司 一种视频检测的方法、相关装置、设备及存储介质

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114928764A (zh) * 2022-04-12 2022-08-19 广州阿凡提电子科技有限公司 一种原创短视频ai智能化检测方法、系统和装置

Also Published As

Publication number Publication date
CN114051165B (zh) 2022-04-12

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN112765336B (zh) 弹幕管理方法、装置、终端设备及存储介质
CN111191067A (zh) 绘本识别方法、终端设备及计算机可读存储介质
CN114051165B (zh) 一种短视频筛选处理方法及系统
CN111797752A (zh) 违规视频检测方法、装置、设备及存储介质
US10769247B2 (en) System and method for interacting with information posted in the media
CN112652295A (zh) 语言模型训练、视频字幕校验方法、装置、设备及介质
CN116150349A (zh) 一种数据产品安全合规性检查方法、装置及服务器
US20220345455A1 (en) Systems For Authenticating Digital Contents
CN112214984A (zh) 内容抄袭识别方法、装置、设备及存储介质
CN112380922A (zh) 复盘视频帧确定方法、装置、计算机设备和存储介质
CN117409419A (zh) 图像检测方法、设备及存储介质
CN113468524B (zh) 基于rasp的机器学习模型安全检测方法
CN113094543B (zh) 一种音乐鉴权方法、装置、设备及介质
CN110889274B (zh) 信息质量评估方法、装置、设备及计算机可读存储介质
CN114022926A (zh) 一种人脸识别方法、装置、设备以及存储介质
KR101101056B1 (ko) 콘텐츠 모니터링 방법 및 시스템
CN115659078A (zh) 基于人工智能的网络信息安全监控方法及系统
CN115688107A (zh) 一种涉诈app检测系统和方法
WO2022143541A1 (zh) 直播审核的方法、装置、服务器和存储介质
CN109783689B (zh) 信息处理方法、装置及电子设备
CN111488622A (zh) 一种网页篡改行为的检测方法、装置及相关组件
CN115134631B (zh) 视频处理方法和视频处理装置
CN113821672A (zh) 侵权图片的确定方法及装置
CN114640507B (zh) 一种WebShell的检测方法、装置及存储介质
CN116186401A (zh) 一种数字化分析结果推送方法及系统

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee

Granted publication date: 20220412

CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee