CN114282882B - 素材工单审核方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明涉及数据处理技术领域，本发明公开了一种素材工单审核方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：通过接收审核请求，获取审核请求中的素材工单，以及与素材工单关联的待审核素材；将待审核素材传输至消息处理系统中，通过消息处理系统对待审核素材进行加密，生成待审核数据；向与素材工单关联的审核终端发送待审核数据，并与审核终端进行待审核数据的交互式间隔鉴权；在检测到播完指令时，对接收到的所有人脸数据进行微表情识别，得到情感识别结果；向审核终端发送与情感识别结果对应的意见采集，获取生成的与素材工单对应的审核结果。因此，本发明提高了待审核数据的保密性和安全性，提升了客户的体验满意度。

Description

素材工单审核方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种素材工单审核方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

目前，随着传媒技术的发展，我们能够随处看得到广告，广告会以多种形式散发出去，而大部分广告是基于图像或/和视频为素材进行投放的，而对于投放的广告都需要被审核才能进行投放，对于分秒必争的时代，审核的安全性和时效性大大会影响广告创意的新颖性，让广告审核及时和安全成为在互联网媒体时代迫切需要解决。

发明内容

本发明提供一种素材工单审核方法、装置、计算机设备及存储介质，实现了自动向审核人标识发送加密的待审核数据，以及通过交互式间隔鉴权的方式解密待审核数据，提高了待审核数据的保密性和安全性，以及智能对话获取审核结果，提高了素材工单的审核效率，提升了客户的体验满意度。

一种素材工单审核方法，包括：

接收审核请求，获取所述审核请求中的素材工单，以及与所述素材工单关联的待审核素材；

将所述待审核素材传输至消息处理系统中，通过所述消息处理系统对所述待审核素材进行加密，生成待审核数据；

通过所述消息处理系统向与所述素材工单关联的审核终端发送所述待审核数据，并与所述审核终端进行所述待审核数据的交互式间隔鉴权；

在检测到播完指令时，对接收到的所有人脸数据进行微表情识别，得到情感识别结果；所述播完指令是指所述审核终端在经交互式间隔鉴权且解密后的所述待审核数据被播完后触发的指令；所述人脸数据为在交互式间隔鉴权过程中通过所述审核终端采集并返回的数据；

向所述审核终端发送与所述情感识别结果对应的意见采集，获取基于所述意见采集的人机对话内容所生成的与所述素材工单对应的审核结果。

一种素材工单审核装置，包括：

获取模块，用于接收审核请求，获取所述审核请求中的素材工单，以及与所述素材工单关联的待审核素材；

加密模块，用于将所述待审核素材传输至消息处理系统中，通过所述消息处理系统对所述待审核素材进行加密，生成待审核数据；

鉴权模块，用于通过所述消息处理系统向与所述素材工单关联的审核终端发送所述待审核数据，并与所述审核终端进行所述待审核数据的交互式间隔鉴权；

识别模块，用于在检测到播完指令时，对接收到的所有人脸数据进行微表情识别，得到情感识别结果；所述播完指令是指所述审核终端在经交互式间隔鉴权且解密后的所述待审核数据被播完后触发的指令；所述人脸数据为在交互式间隔鉴权过程中通过所述审核终端采集并返回的数据；

采集模块，用于向所述审核终端发送与所述情感识别结果对应的意见采集，获取基于所述意见采集的人机对话内容所生成的与所述素材工单对应的审核结果。

一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述素材工单审核方法的步骤。

一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述素材工单审核方法的步骤。

本发明提供的素材工单审核方法、装置、计算机设备及存储介质，通过接收审核请求，获取所述审核请求中的素材工单，以及与所述素材工单关联的待审核素材；将所述待审核素材传输至消息处理系统中，通过所述消息处理系统对所述待审核素材进行加密，生成待审核数据；通过所述消息处理系统向与所述素材工单关联的审核终端发送所述待审核数据，并与所述审核终端进行所述待审核数据的交互式间隔鉴权；在检测到播完指令时，对接收到的所有人脸数据进行微表情识别，得到情感识别结果；所述播完指令是指所述审核终端在经交互式间隔鉴权且解密后的所述待审核数据被播完后触发的指令；所述人脸数据为在交互式间隔鉴权过程中通过所述审核终端采集并返回的数据；向所述审核终端发送与所述情感识别结果对应的意见采集，获取基于所述意见采集的人机对话内容所生成的与所述素材工单对应的审核结果，因此，实现了运用消息处理系统对待审核素材进行加密，获得待审核数据，并推送至相应审核终端，并进行交互式间隔鉴权，保证待审核数据的安全保密性，并通过微表情识别，发送相应的意见采集，获取该意见采集的人机对话所生成的审核结果，实现了自动向审核人标识发送加密的待审核数据，提高了待审核数据的保密性和安全性，以及智能对话获取审核结果，提高了素材工单的审核效率，提升了客户的体验满意度。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例的描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明一实施例中素材工单审核方法的应用环境示意图；

图2是本发明一实施例中素材工单审核方法的流程图；

图3是本发明一实施例中素材工单审核方法的步骤S30的流程图；

图4是本发明一实施例中素材工单审核装置的原理框图；

图5是本发明一实施例中素材工单审核装置的鉴权模块的原理框图；

图6是本发明一实施例中计算机设备的示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明提供的素材工单审核方法，可应用在如图1的应用环境中，其中，客户端(计算机设备或终端)通过网络与服务器进行通信。其中，客户端(计算机设备或终端)包括但不限于为各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备。服务器可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。

在一实施例中，如图2所示，提供一种素材工单审核方法，其技术方案主要包括以下步骤S10-S50：

S10，接收审核请求，获取所述审核请求中的素材工单，以及与所述素材工单关联的待审核素材。

可理解地，所述素材工单为广告投放下的一系列素材所赋予的唯一工单编号，在发起者需要创作一个广告投放的时候，需要创建该广告投放所对应的一系列的素材，所述素材为展现与该广告投放的要求相符合的图像或/和视频等可展现的媒体文件，所述素材经过设计师设计之后，需要将其上传作为所述待审核素材，并关联所述素材工单，以及发起所述审核请求，所述审核请求为设计师完成上传所述待审核素材之后需要对所述待审核素材进行审核而触发的请求，所述审核请求可以通过点击应用程序的按钮进行触发，所述待审核素材为所述设计师上传的与所述素材工单相关的素材。

S20，将所述待审核素材传输至消息处理系统中，通过所述消息处理系统对所述待审核素材进行加密，生成待审核数据。

可理解地，所述消息处理系统为基于kafka(分布式发布订阅消息系统)的架构且用于加密待审核素材和与审核终端鉴权的系统，所述kafka的架构是指为了保证消息在producer(生产者)和consumer(消费者)之间的传输，以Topic(话题)和partition(分区)的消费机制运用消息队列方式向订阅了Topic的终端发布该Topic相关partition的消息/数据的架构，所述消息处理系统还包括与审核终端之间进行鉴权的功能，所述消息处理系统接收审核终端(consumer，消费者)返回的信息，该消息可以为鉴权请求，也可以为人脸数据，对返回的信息进行鉴权，判断该审核终端当前的可授予的权限，以查看待审核数据，将所述待审核素材传输至所述消息处理系统中，所述消息处理系统对接收到的所述待审核素材进行加密，将加密后的所述待审核数据放入所述消息处理系统的消息队列中，以进行数据的传送，所述加密的方式可以根据需求设定，在一实施例中，所述加密的方式为运用对称加密算法，对所述待审核素材进行基于人脸特征图生成的密钥进行加密，加密得到待审核数据，所述基于人脸特征图生成的密钥过程为对相应审核人标识的人脸特征图进行全连接处理，即进行softmax输出，输出一串一维数组向量，再对该一维数组向量进行编码或者转换成预设长度的密钥的生成过程，后续所述审核人标识所对应的审核人(即发起者)通过人脸采集并识别出相应的人脸特征图后生成密钥，通过该生成的密钥进行解密，从而可以查看解密后的内容，其中，所述对称加密算法为数据发信方将明文(原始数据)和加密密钥一起经过特殊加密算法处理后，使其变成复杂的加密密文发送出去，然后收信方收到密文后，若想解读原文，则需要使用加密用过的密钥及相同算法的逆算法对密文进行解密，使其恢复成可读明文的算法。

在一实施例中，所述步骤S20中，即所述通过所述消息处理系统该对所述待审核素材进行加密，生成待审核数据，包括：

获取与所述素材工单关联的审核人标识所对应的人脸特征图，并检测所述待审核素材的文件格式；

可理解地，通过所述消息处理系统获取与该素材工单关联的审核人标识，以及与该审核人标识对应的所述人脸特征图，所述审核人标识为发起者在应用程序或者该应用程序所关联的网页上注册所赋予的唯一标识，所述审核人标识在创建一个素材工单或者提取一个素材工单创建的请求时，该素材工单建立与该审核人标识的关联关系，所述人脸特征图可以为在所述审核人标识所对应的发起者在注册时采集或者上传的人脸图像，并通过人脸识别模型对采集或上传的人脸图像进行人脸特征的提取，以及根据提取的人脸特征生成人脸特征图，将该人脸特征图与该审核人标识进行对应和存储在所述应用程序的云端数据库中，以便后续从所述云端数据库中获取，也可以为在所述审核人标识所对应的发起者在注册时输入企业名称和工作编号，通过第三方接口调取与所述企业名称和所述工作编号均一致的员工头像，并通过人脸识别模型对调取的员工头像进行人脸特征的提取，以及根据提取的人脸特征生成人脸特征图，将该人脸特征图与该审核人标识进行对应和存储在所述应用程序的云端数据库中，以便后续从所述云端数据库中获取。

其中，检测所述待审核素材的文件格式的方式为获取所述待审核素材中各个文件的扩展名，根据获取的扩展名进行区分文件格式，即不同的扩展名对应不同的文件格式，一种文件格式可以对应多种扩展名，所述文件格式包括视频格式和图像格式，例如：jpg/png的扩展名对应图像格式、mp4/mov的扩展名对应视频格式，从而检测出所述待审核素材的文件格式，所述待审核素材。

在检测到所述待审核素材存在图像格式的待审核图像时，对所述待审核素材中的各待审核图像进行基于获取的所述人脸特征图的加密，生成所述待审核数据中的待发送图像，以及生成与获取的所述人脸特征图匹配的实时密钥；

可理解地，在检测到所述待审核素材包含有图像格式的待审核图像时，对各个所述待审核图像进行基于获取的所述人脸特征图的加密，加密获得所述待发送图像，所述待发送图像为已经加密等待发送至审核终端的图像格式的消息文件，所述基于获取的所述人脸特征图的加密为根据获取的所述人脸特征图中的特征向量作为基准，生成实时密钥，再通过该实时密钥对所述待审核图像进行加密，其中，所述加密的方式为运用对称加密算法，所述对称加密算法为数据发信方将明文(原始数据)和加密密钥一起经过特殊加密算法处理后，使其变成复杂的加密密文发送出去，然后收信方收到密文后，若想解读原文，则需要使用加密用过的密钥及相同算法的逆算法对密文进行解密，使其恢复成可读明文的算法，对所述待审核素材进行基于人脸特征图生成的密钥进行加密，加密得到待审核数据，所述基于人脸特征图生成的密钥过程为对相应审核人标识的人脸特征图进行全连接处理，即进行softmax输出，输出一串一维数组向量，再对该一维数组向量进行编码或者转换成预设长度的实时密钥的生成过程，后续所述审核人标识所对应的审核人(即发起者)通过人脸采集并识别出相应的人脸特征图后生成实时密钥，通过该生成的实时密钥进行解密，从而可以查看该待审核图像。

在检测到所述待审核素材存在视频格式的待审核视频时，对所述待审核素材中的各待审核视频进行分段，并对分段后的各所述待审核视频进行基于获取的所述人脸特征图的分帧加密，生成所述待审核数据中的待发送视频，以及生成与各分段后的待审核视频对应的实时密钥；所述实时密钥用于解密待发送视频，一个所述实时密钥对应一个分段后的待审核视频。

可理解地，在检测到所述待审核素材包含有视频格式的所述待审核视频时，对各所述待审核视频进行分段，分段的方式可以按照预设长度对各个所述待审核视频进行划分，分成多个视频片段，并对各所述视频片段进行基于获取的所述人脸特征图的分帧加密，所述分帧加密的过程为获取各所述视频片段的开始帧的时刻，所述开始帧为各视频片段的起始的帧在所述待审核视频中的时序位置，将各开始帧的时刻与所述人脸特征图进行组合，再将组合的数组转换成一串一维数组向量，再对该一维数组向量进行编码或者转换成预设长度的密钥，从而可以得到不同视频片段对应的不同的实时密钥，最后通过各自实时密钥对相应的视频片段进行加密的过程，其中，所述加密的方式为运用对称加密算法，从而生成所述待审核数据中的一个或者多个待发送视频，以及生成与各分段后的待审核视频(也即各视频片段)对应的实时密钥；所述实时密钥用于解密待发送视频，一个所述实时密钥对应一个分段后的待审核视频(也即视频片段)，后续所述审核人标识所对应的审核人(即发起者)通过人脸采集并识别出相应的人脸特征图后和播放的待发送视频的开始帧的时刻进行组合，生成将要播放的待发送视频的实时密钥，通过该生成的实时密钥进行解密，从而可以查看该待审核视频。

本发明实现了通过获取与所述素材工单关联的审核人标识所对应的人脸特征图，并检测所述待审核素材的文件格式；在检测到所述待审核素材存在图像格式的待审核图像时，对所述待审核素材中的各待审核图像进行基于获取的所述人脸特征图的加密，生成所述待审核数据中的待发送图像，以及生成与获取的所述人脸特征图匹配的实时密钥；在检测到所述待审核素材存在视频格式的待审核视频时，对所述待审核素材中的各待审核视频进行分段，并对分段后的各所述待审核视频进行基于获取的所述人脸特征图的分帧加密，生成所述待审核数据中的待发送视频，以及生成与各分段后的待审核视频对应的实时密钥，如此，实现了通过人脸特征图对待审核素材进行加密，并生成匹配的实时密钥，为后续解码提供钥匙，增加了待审核素材传输的安全性和保密性。

S30，通过所述消息处理系统向与所述素材工单关联的审核终端发送所述待审核数据，并与所述审核终端进行所述待审核数据的交互式间隔鉴权。

可理解地，所述审核终端为与所述审核人标识关联，所述审核终端订阅了该审核人员标识所对应的Topic(话题)，以及接收该审核人员标识所关联的素材工单所对应的partition(分区)，所述审核终端作为一个consumer(消费者)，所述消息处理系统向producer(生产者)推送所述待审核数据至消息队列中，所述消息处理系统对该待审核数据进行话题的区分，话题的区分可以通过所述审核人员标识所对应的企业标识进行区分，将分类后的所述待审核数据落入相应的partition(分区)，其中，分区的落入可以根据所述审核人员标识进行相应的落入，即将分类后的所述待审核数据落入该所述审核人员标识相对应的partition(分区)中，通过消息队列将该partition(分区)中的所述待审核数据发布至所述审核终端，所述审核终端会接收到发布的所述待审核数据。

其中，所述交互式间隔鉴权是指在所述待审核数据传输完毕之后接收到播放指令之后，间隔地接收所述审核终端通过摄像头监控的数据，根据接收到的数据匹配出相应的实时密钥以确定是否可授权，将匹配的实时密钥发送给所述审核终端，以通过该匹配的实时密钥解密，确定是否可被授权查看，其中，间隔的方式包括查看待发送图像时的预设时间段间隔，还包括在所述审核终端播放接收到的待发送视频时每开始帧的时刻点之间的间隔。

在一实施例中，如图3所示，所述步骤S30中，即所述与所述审核终端进行所述待审核数据的交互式间隔鉴权，包括：

S301，通过所述消息处理系统接收所述待审核数据的播放指令，触发与所述播放指令对应的人脸监控请求，以令所述播放指令所对应的审核终端进行实时监控。

可理解地，在所述审核终端接收到所述待审核数据之后，所述审核人员标识所对应的审核人在所述审核终端打开该待审核数据，触发所述播放指令，所述播放指令包含了查看图像还是视频的标识符，通过该标识符可以区分出播放的是待发送图像还是待发送视频，所述播放指令还包含在播放待发送视频的情况下播放进度相关的信息，比如播放的时间帧信息，所述消息处理系统接收该播放指令，从而触发所述人脸监控请求，并发送至所述审核终端，令所述播放指令所对应的审核终端进行实时监控，所述实时监控为按照交互式间隔鉴权的间隔方式进行监控。

S302，通过所述消息处理系统实时接收监控的人脸数据，实时对所述人脸数据进行人脸识别，得到识别结果。

可理解地，所述人脸数据为所述审核终端通过摄像头采集的监控数据，所述对所述人脸数据进行人脸识别的过程可以通过训练完成的人脸识别模型实现，所述人脸识别模型的网络结构可以根据需求设定，比如人脸识别模型的网络结构为VGG16、ResNet、YOLO等网络结构，所述人脸识别模型的训练过程为通过收集所有审核人标识所关联的人脸图像进行深度学习，从而不断学习各个人脸图像的人脸特征，直至收敛完成，即能够识别出准确的审核人标识的结果，进而得到训练完成的人脸识别模型，通过所述人脸识别模型对所述人脸数据进行人脸特征的提取，所述人脸特征为审核人之间的口、鼻子、眼镜等人脸相关的部位的特征，根据提取的人脸特征进行分类，从而对分类的概率分布进行人脸识别，得到最大的概率所对应的审核人标识，将其记录为所述识别结果。

S303，通过实时获得与所述播放指令和所述识别结果匹配的实时密钥，并将生成的实时密钥实时发送至所述审核终端，以令所述审核终端基于实时密钥解密所述待审核数据。

可理解地，所述实时获得与所述播放指令和所述识别结果匹配的实时密钥的过程为在检测到所述播放指令的标识符为图像时，则获取与所述识别结果所对应的人脸特征图生成的实时密钥，在检测到所述播放指令的标识符为视频时，则确认播放的时间帧信息落入的开始帧的时刻范围，映射出相应的开始帧的时刻，在结合该开始帧的时刻与所述识别结果所对应的人脸特征图进行查找，查找出与该开始帧的时刻与所述识别结果所对应的人脸特征图均匹配的实时密钥，获取该均匹配的实时密钥，并将获取的实时密钥实时发送至所述审核终端，以令所述审核终端基于实时密钥解密所述待审核数据，若无查找出均匹配的实时密钥，则生成未授权许可的实时密钥，将生成未授权许可的实时密钥发送至所述审核终端，以令所述审核终端暂停播放或者黑屏。

本发明实现了通过所述消息处理系统接收所述待审核数据的播放指令，触发与所述播放指令对应的人脸监控请求，以令所述播放指令所对应的审核终端进行实时监控；通过所述消息处理系统实时接收监控的人脸数据，实时对所述人脸数据进行人脸识别，得到识别结果；通过实时获得与所述播放指令和所述识别结果匹配的实时密钥，并将生成的实时密钥实时发送至所述审核终端，以令所述审核终端基于实时密钥解密所述待审核数据，如此，通过消息处理系统对审核终端进行实时监控，并通过人脸识别，自动识别出结果，并获得相应的实时密钥，对待审核数据进行解密，提高了待审核数据的保密性。

在一实施例中，所述通过实时生成与所述播放指令和所述识别结果匹配的实时密钥，包括：

根据所述播放指令中的视频时间帧，生成第一密钥。

可理解地，所述视频时间帧为播放的时间帧信息，根据所述视频时间帧，确定出该视频时间帧所落入的哪一待发送视频的开始帧的时刻范围，即将各开始帧的时刻按照时间轴方式排列，将所述视频时间帧与各开始帧的时刻进行比对，根据比对结果，可以确定出与所述视频时间帧最靠近且小于的开始帧的时刻，则将该开始帧的时刻进行密钥的生成，运用对称加密算法，生成所述第一密钥。

根据所述识别结果所对应的人脸特征图，生成第二密钥。

可理解地，查找与所述识别结果对应的所述人脸特征图，对查找到的人脸特征图进行softmax输出，输出一串一维数组向量，再对该一维数组向量进行编码或者转换成预设长度的密钥，得到所述第二密钥。

将所述第一密钥和所述第二密钥组合成所述实时密钥。

可理解地，将所述第一密钥和所述第二密钥进行拼接，得到所述实时密钥。

本发明实现了实时监控审核人是否在摄像头前查看待审核数据，只有监控到在摄像头前查看待审核数据才能够接收到正确的实时密钥，以解密查看，在监控到审核人离开或者由其他审核人查看时，则接收到错误的实时密钥，无法正确解密，从而播放暂停或者黑屏，确保了待审核数据的保密性和安全性，避免其他人抄袭创意的情况发生。

S40，在检测到播完指令时，对接收到的所有人脸数据进行微表情识别，得到情感识别结果；所述播完指令是指所述审核终端在经交互式间隔鉴权且解密后的所述待审核数据被播完后触发的指令；所述人脸数据为在交互式间隔鉴权过程中通过所述审核终端采集并返回的数据。

可理解地，所述播完指令是指所述审核终端在经交互式间隔鉴权且解密后的所述待审核数据被播完后触发的指令，所述人脸数据为在交互式间隔鉴权过程中通过所述审核终端采集并返回的数据，对接收到的所有人脸数据进行微表情识别的过程可以通过训练完成的微表情检测模型实现，所述微表情检测模型为将输入的人脸数据按照时序域的顺序对人脸的微动变化的表情特征进行采集，以及对采集的特征进行分类，从而分类出微表情的类别，得到所述情感识别结果，所述情感识别结果包括喜欢、发怒、感叹和不屑等微表情，所述情感识别结果体现了审核人观看完待审核数据所表现的感情结果，所述微表情检测模型的训练过程为通过对历史收集的具有微表情变化的标签的人脸样本进行微表情的识别，不断学习微表情的识别，在未达到收敛的情况下，迭代更新微表情检测模型的参数，以不断拉近微表情的识别结果和微表情变化的标签之间的距离，最终达到收敛，停止学习的训练过程，所述微表情检测模型的网络结构可以为RCN(Recurrent Convolutional Networks)的网络结构。

在一实施例中，所述步骤S40中，即所述在检测到播完指令时，对接收到的所有人脸数据进行微表情识别，得到情感识别结果，包括：

对各所述人脸数据提取微表情特征，得到微表情特征图。

可理解地，对各所述人脸数据按照时序域的顺序进行连接，对相邻的人脸数据进行求差，得到两人脸数据之间的差异像素点进行提取，对提取的差异像素点的差值进行人脸重点区域的特征进行提取，提取出人脸重点区域的差异像素点的差值，并将该差值转换成特征向量，从而得到多个由差值转换成的特征向量的数组，将这些数组进行按照预设尺寸大小进行拼接，在对拼接后的数组进行卷积，得到所述微表情特征图。

对所述微表情特征图进行微表情预测，得到所述情感识别结果；所述情感识别结果表征了所述人脸数据所对应的审核人的喜怒结果。

可理解地，所述微表情预测为对所述微表情特征图进行全连接处理，即进行softmax处理，并对softmax处理后的值进行分类，从而分类出微表情的类别，得到所述情感识别结果，所述情感识别结果包括喜欢、发怒、感叹和不屑等微表情。

本发明实现了通过对各所述人脸数据提取微表情特征，得到微表情特征图；对所述微表情特征图进行微表情预测，得到所述情感识别结果，如此，能够通过微表情自动识别出审核人的喜怒结果，为后续的人机对话获得审核结果提供了数据依据。

S50，向所述审核终端发送与所述情感识别结果对应的意见采集，获取基于所述意见采集的人机对话内容所生成的与所述素材工单对应的审核结果。

可理解地，一种微表情的类别对应一种意见采集，例如：喜欢对应与喜欢相关的对话采集内容，不屑对应与不屑相关的对话采集内容，获取与所述情感识别结果对应的所述意见采集，所述意见采集为不同的微表情的类别所提供的采集的语句，将获取的所述意见采集输入消息队列中，并向所述审核终端发送，在所述审核终端根据所述意见采集进行与所述审核人标识所对应的审核人的人机对话，即向所述审核人展现所述意见采集中的语句，并采集审核人所反馈的人机对话内容，并按照预设模板的格式，将人机对话内容填充至预设模板中的相应空白的位置，从而生成报告格式，将该报告记录为与所述素材工单对应的审核结果，并通过所述审核终端返回，进而获取到所述审核结果，如此，能够根据审核人的微表情自动匹配合适的意见采集，减少审核人的不满，并自动生成审核结果，减少审核人的操作，提高了审核的效率，和提升了审核人的体验满意度。

本发明实现了通过接收审核请求，获取所述审核请求中的素材工单，以及与所述素材工单关联的待审核素材；将所述待审核素材传输至消息处理系统中，通过所述消息处理系统对所述待审核素材进行加密，生成待审核数据；通过所述消息处理系统向与所述素材工单关联的审核终端发送所述待审核数据，并与所述审核终端进行所述待审核数据的交互式间隔鉴权；在检测到播完指令时，对接收到的所有人脸数据进行微表情识别，得到情感识别结果；所述播完指令是指所述审核终端在经交互式间隔鉴权且解密后的所述待审核数据被播完后触发的指令；所述人脸数据为在交互式间隔鉴权过程中通过所述审核终端采集并返回的数据；向所述审核终端发送与所述情感识别结果对应的意见采集，获取基于所述意见采集的人机对话内容所生成的与所述素材工单对应的审核结果，因此，实现了运用消息处理系统对待审核素材进行加密，获得待审核数据，并推送至相应审核终端，并进行交互式间隔鉴权，保证待审核数据的安全保密性，并通过微表情识别，发送相应的意见采集，获取该意见采集的人机对话所生成的审核结果，实现了自动向审核人标识发送加密的待审核数据，提高了待审核数据的保密性和安全性，以及智能对话获取审核结果，提高了素材工单的审核效率，提升了客户的体验满意度。

在一实施例中，所述步骤S10之前，即所述接收审核请求，获取所述审核请求中的素材工单，以及与所述素材工单关联的待审核素材之前，包括：

获取与所述素材工单对应的需求文件和参考素材。

可理解地，所述需求文件的格式可以根据收集需求的方式进行确定，如果收集需求的时候为通过录音的方式获得，则需求文件的格式为音频文件；如果收集需求的时候为通过文本记录的方式获得，则需求文件的格式为文本文件；如果收集需求的时候为通过拍摄视频的方式获得，则需求文件的格式为视频文件，其中，所述参考素材为需参考风格类别的素材，所述参考素材提供了生成符合需求提供风格相似的素材。

对所述需求文件进行文本识别及需求提取，得到设计等级和期限日期，以及对所述参考素材进行素材风格识别，得到所述风格需求类别。

可理解地，所述文本识别为对输入的文件识别出文本内容的过程，所述需求提取为提取出文本识别后获得的文本内容中的与需求相关的关键字的提取，在从提取出的关键字中筛选出与设计等级和期限日期相关的内容的过程，所述对所述需求文件进行文本识别及需求提取的过程包括：首先，对所述需求文件进行相应格式的文本转换，转换成文字格式的需求文本；然后，运用训练完成的素材关键字检测模型对该需求文本进行与需求要素相关的关键词提取，其中，所述素材关键字检测模型的网络结构可以为基于Bi-LSTM(又称：Bi-directional Long Short-Term Memory，双向长短时记忆算法)的网络结构，所述双向长短时记忆算法为在LSTM(Long short-term memory，长短期记忆)的基础上，结合了输入序列在前向和后向两个方向上的信息的算法；最后，通过关键字检测模型对识别出关键词进行分类，将时间维度和素材设计维度的类别进行聚合，得到时间维度的关键词和素材设计维度的关键词，将时间维度的关键词记录为所述期限日期，根据素材设计维度的关键词，映射出与其相对应的所述设计等级，即设计维度的各种关键词之间的组合产物存储了一个设计等级与其相映射，当识别出的设计维度的关键词与某一种组合产物相一致时，将该组合产物映射的设计等级记录为与设计维度的关键词对应的设计等级。

可理解地，所述素材风格识别为对素材进行风格特征的提取，并根据提取的风格特征进行聚类，从而识别出素材具有的风格的识别过程，所述对所述参考素材进行素材风格识别的过程可以通过训练完成的图像风格检测模型进行实现，所述图像风格检测模型的网络结构可以根据需求设定，比如图像风格检测模型的网络结构为CNN的网络结构，或者为VGG16的网络结构，其对所述参考素材进行素材风格识别的过程可以为：首先，通过图像风格检测模型对所述参考素材进行图像预处理，通过图像预处理可以将参考素材中的线条的纹理特征进行增强，所述图像预处理为运用图像增强算法对所述参考素材进行处理的过程，所述图像增强算法包括图像去燥、增加清晰度(对比度)、灰度化或者获取图像边缘特征或者对图像进行卷积、二值化、直方图均衡化、拉普拉斯变换和伽马变换等算法，从而得到预处理图像；其次，对所述预处理图像进行风格特征提取，所述风格特征提取可以为基于统计分布的参数化纹理特征提取方法，也可以为基于马尔科夫随机场的非参数化纹理特征提取方法，其中，所述基于统计分布的参数化纹理特征提取方法为通过统计学的方式对提取的纹理进行参数化向量体现的统计方法，所述基于马尔科夫随机场的非参数化纹理特征提取方法为运用马尔科夫网络提取纹理特征；最后，对提取的纹理特征进行分类，以及预测各素材风格的类别的概率分布，将超过预设阈值的素材风格的类别进行汇总，从而得到风格需求类别。

其中，LSTM算法为通过对细胞状态中信息遗忘和记忆新的信息使得对后续时刻计算有用的信息得以传递，而无用的信息被丢弃，并在每个时间步都会输出隐层状态，其中遗忘、记忆与输出是由通过上个时刻的隐层状态和当前输入计算出的遗忘门，记忆门，输出门进行综合控制获得，所述风格特征为图像中的线条或者区域呈现的与纹理的风格相关的特征。

将所述设计等级、所述期限日期和所述风格识别结果记录为与素材工单对应的所述需求数据。

基于所述需求数据，向与最大派单匹配率对应的待分派人员标识分派所述素材工单。

可理解地，获取与所述设计等级匹配的待分派人员标识，所述待分派人员标识为可分派素材任务的设计师所对应的唯一标识，每个所述待分派人员标识均有一个评分等级关联，一个评分等级可以关联多个待分派人员标识，从所有所述待分派人员标识中查询与所述设计等级一致的评分等级所关联的所述待分派人员标识，并将其确定为与所述设计等级匹配的待分派人员标识，以及获取与各匹配的所述待分派人员标识对应的擅长风格类别集合，以及工作排期和效率值，一个所述待分派人员标识对应一个所述擅长风格类别集合，以及一个所述工作排期和一个效率值，所述擅长风格类别集合为相应的待分派人员标识擅长设计的素材所符合的风格类别的集合，所述擅长风格类别集合为一个文本数组，例如：{古典风；复古风；唯美风}，{现代风；激进风；色调突变风}等等，所述工作排期为所述待分派人员标识(设计师)的工作任务的按照时间顺序排列的任务队列，所述工作排期在数据库中会实时更新，所述效率值为所述待分派人员标识在预设时间段内的效率百分比，所述效率值在数据库中会随着时间的推移实时计算，基于所述期限日期以及与各所述待分派人员标识对应的所述工作排期和所述效率值，预估与各所述待分派人员标识对应的按期达成率，所述预设时间段可以根据需求设定，比如一周或者两周等等，所述效率值的计算方式为在预设时间段内所有完成的任务的标准时长与消耗时长的百分占比的平均值，根据所述期限日期在所述工作排期中的位置之前的未完成的任务数，通过未完成的任务数按照所述效率值的方式完成任务，即标准时长与所述效率值相除，再将相除的结果与未完成的任务数相乘，得到未完成的任务数所需时长，将当前距离所述期限日期之前的总时长减去未完成的任务数所需时长，可以得到剩余的时长，将该剩余的时长与标准时长相除，得到该待分派人员标识的按期达成率，根据所述风格需求类别和与各所述待分派人员标识对应的擅长风格类别集合以及所述按期达成率，预测出与各所述待分派人员标识对应的派单匹配率，所述预测的过程为综合所述风格需求类别和与各所述待分派人员标识对应的擅长风格类别集合之间的匹配程度，以及所述按期达成率，输出按期完成素材工单的最终概率的过程，所述预测的过程可以为比对所述风格需求类别和与各所述待分派人员标识对应的擅长风格类别集合，得到各所述待分派人员标识相应的体现文本之间匹配程度的擅长匹配度，再对所述擅长匹配度和所述按期达成率进行加成处理，得到与各所述待分派人员标识对应的所述派单匹配率的过程，所述加成处理可以为分别对所述擅长匹配度和所述按期达成率赋予各自权重，将所述擅长匹配度和所述按期达成率分别与各自的权重相乘后再求和的处理过程，对所有所述派单匹配率进行降序排序，获取排序后序列第一的派单匹配率作为最大的派单匹配率，并向最大的派单匹配率所对应的待分派人员标识的任务队列推送所述素材工单，将所述素材工单在所述工作排期的最后一个任务的尾部插入所述素材工单，完成所述素材工单的分派动作。

接收分派的待分派人员标识上传的所述待审核素材。

可理解地，所述待审核素材为被分派的所述待分派人员标识所对应的待分派人员完成所述素材工单的需求而创作的素材。

如此，本发明实现了通过素材工单所对应的需求文件和参考素材自动匹配出合适的分派人员，并分派素材工单，以及接收分派人员上传的待审核素材，达到能够地、科学地匹配出最合适的待分派人员标识，并自动插入至该待分派人员标识的工作排期中，实现自动分派素材工单至最合适的待分派人员标识，无需人工分派，节省了人工分派的工作量。

应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。

在一实施例中，提供一种素材工单审核装置，该素材工单审核装置与上述实施例中素材工单审核方法一一对应。如图4所示，该素材工单审核装置包括第一获取模块11、加密模块12、鉴权模块13、识别模块14和采集模块15。各功能模块详细说明如下：

获取模块11，用于接收审核请求，获取所述审核请求中的素材工单，以及与所述素材工单关联的待审核素材；

加密模块12，用于将所述待审核素材传输至消息处理系统中，通过所述消息处理系统对所述待审核素材进行加密，生成待审核数据；

鉴权模块13，用于通过所述消息处理系统向与所述素材工单关联的审核终端发送所述待审核数据，并与所述审核终端进行所述待审核数据的交互式间隔鉴权；

识别模块14，用于在检测到播完指令时，对接收到的所有人脸数据进行微表情识别，得到情感识别结果；所述播完指令是指所述审核终端在经交互式间隔鉴权且解密后的所述待审核数据被播完后触发的指令；所述人脸数据为在交互式间隔鉴权过程中通过所述审核终端采集并返回的数据；

采集模块15，用于向所述审核终端发送与所述情感识别结果对应的意见采集，获取基于所述意见采集的人机对话内容所生成的与所述素材工单对应的审核结果。

在一实施例中，如图5所示，所述鉴权模块13包括：

触发单元31，用于通过所述消息处理系统接收所述待审核数据的播放指令，触发与所述播放指令对应的人脸监控请求，以令所述播放指令所对应的审核终端进行实时监控；

识别单元32，用于通过所述消息处理系统实时接收监控的人脸数据，实时对所述人脸数据进行人脸识别，得到识别结果；

发送单元33，用于通过实时获得与所述播放指令和所述识别结果匹配的实时密钥，并将生成的实时密钥实时发送至所述审核终端，以令所述审核终端基于实时密钥解密所述待审核数据。

关于素材工单审核装置的具体限定可以参见上文中对于素材工单审核方法的限定，在此不再赘述。上述素材工单审核装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是客户端(终端)或者服务端，其内部结构图可以如图6所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括可读存储介质、内存储器。该可读存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为可读存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种素材工单审核方法。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述实施例中素材工单审核方法。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中素材工单审核方法。

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，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本发明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。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、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功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。

以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种素材工单审核方法，其特征在于，包括：

接收审核请求，获取所述审核请求中的素材工单，以及与所述素材工单关联的待审核素材；

将所述待审核素材传输至消息处理系统中，通过所述消息处理系统对所述待审核素材进行加密，生成待审核数据；所述消息处理系统为基于kafka的架构和用于加密待审核素材，以及与审核终端鉴权的系统；

通过所述消息处理系统向与所述素材工单关联的审核终端发送所述待审核数据，并与所述审核终端进行所述待审核数据的交互式间隔鉴权；

在检测到播完指令时，对接收到的所有人脸数据进行微表情识别，得到情感识别结果；所述播完指令是指所述审核终端在经交互式间隔鉴权且解密后的所述待审核数据被播完后触发的指令；所述人脸数据为在交互式间隔鉴权过程中通过所述审核终端采集并返回的数据；

向所述审核终端发送与所述情感识别结果对应的意见采集，获取基于所述意见采集的人机对话内容所生成的与所述素材工单对应的审核结果；

所述与所述审核终端进行所述待审核数据的交互式间隔鉴权，包括：

通过所述消息处理系统接收所述待审核数据的播放指令，触发与所述播放指令对应的人脸监控请求，以令所述播放指令所对应的审核终端进行实时监控；

通过所述消息处理系统实时接收监控的人脸数据，实时对所述人脸数据进行人脸识别，得到识别结果；

通过实时获得与所述播放指令和所述识别结果匹配的实时密钥，并将生成的实时密钥实时发送至所述审核终端，以令所述审核终端基于实时密钥解密所述待审核数据；

所述通过实时生成与所述播放指令和所述识别结果匹配的实时密钥，包括：

根据所述播放指令中的视频时间帧，生成第一密钥；所述生成第一密钥的过程为将所述视频时间帧与各开始帧的时刻进行比对，根据比对结果，确定出与所述视频时间帧最靠近且小于的开始帧的时刻，运用对称加密算法，将该开始帧的时刻进行密钥的生成获得；

根据所述识别结果所对应的人脸特征图，生成第二密钥；

将所述第一密钥和所述第二密钥组合成所述实时密钥；

所述接收审核请求，获取所述审核请求中的素材工单，以及与所述素材工单关联的待审核素材之前，包括：

获取与所述素材工单对应的需求文件和参考素材；所述需求文件的格式包括音频文件，文本文件和视频文件；

对所述需求文件进行文本识别及需求提取，得到设计等级和期限日期，以及对所述参考素材进行素材风格识别，得到所述风格需求类别；其中，所述对所述需求文件进行文本识别及需求提取的过程包括：首先，对所述需求文件进行相应格式的文本转换，转换成文字格式的需求文本；然后，运用训练完成的素材关键字检测模型对该需求文本进行与需求要素相关的关键词提取；最后，通过关键字检测模型对识别出关键词进行分类，将时间维度和素材设计维度的类别进行聚合，得到时间维度的关键词和素材设计维度的关键词，将时间维度的关键词记录为所述期限日期，根据素材设计维度的关键词，映射出与其相对应的所述设计等级；

将所述设计等级、所述期限日期和所述风格识别结果记录为与素材工单对应的所述需求数据；

基于所述需求数据，向与最大派单匹配率对应的待分派人员标识分派所述素材工单；所述向与最大派单匹配率对应的待分派人员标识分派所述素材工单包括：从所有所述待分派人员标识中查询与所述设计等级一致的评分等级所关联的所述待分派人员标识，并将其确定为与所述设计等级匹配的待分派人员标识，以及获取与各匹配的所述待分派人员标识对应的擅长风格类别集合，以及工作排期和效率值；根据所述期限日期在所述工作排期中的位置之前的未完成的任务数，通过未完成的任务数按照所述效率值的方式完成任务，得到该待分派人员标识的按期达成率，根据所述风格需求类别和与各所述待分派人员标识对应的擅长风格类别集合以及所述按期达成率，预测出与各所述待分派人员标识对应的派单匹配率，对所有所述派单匹配率进行降序排序，获取排序后序列第一的派单匹配率作为最大的派单匹配率，并向最大的派单匹配率所对应的待分派人员标识的任务队列推送所述素材工单；

接收分派的待分派人员标识上传的所述待审核素材。

2.如权利要求1所述的素材工单审核方法，其特征在于，所述通过所述消息处理系统该对所述待审核素材进行加密，生成待审核数据，包括：

获取与所述素材工单关联的审核人标识所对应的人脸特征图，并检测所述待审核素材的文件格式；

在检测到所述待审核素材存在图像格式的待审核图像时，对所述待审核素材中的各待审核图像进行基于获取的所述人脸特征图的加密，生成所述待审核数据中的待发送图像，以及生成与获取的所述人脸特征图匹配的实时密钥；

在检测到所述待审核素材存在视频格式的待审核视频时，对所述待审核素材中的各待审核视频进行分段，并对分段后的各所述待审核视频进行基于获取的所述人脸特征图的分帧加密，生成所述待审核数据中的待发送视频，以及生成与各分段后的待审核视频对应的实时密钥；所述实时密钥用于解密待发送视频，一个所述实时密钥对应一个分段后的待审核视频。

3.如权利要求1所述的素材工单审核方法，其特征在于，所述在检测到播完指令时，对接收到的所有人脸数据进行微表情识别，得到情感识别结果，包括：

对各所述人脸数据提取微表情特征，得到微表情特征图；

对所述微表情特征图进行微表情预测，得到所述情感识别结果；所述情感识别结果表征了所述人脸数据所对应的审核人的喜怒结果。

4.一种素材工单审核装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于接收审核请求，获取所述审核请求中的素材工单，以及与所述素材工单关联的待审核素材；

加密模块，用于将所述待审核素材传输至消息处理系统中，通过所述消息处理系统对所述待审核素材进行加密，生成待审核数据；所述消息处理系统为基于kafka的架构和用于加密待审核素材，以及与审核终端鉴权的系统；

鉴权模块，用于通过所述消息处理系统向与所述素材工单关联的审核终端发送所述待审核数据，并与所述审核终端进行所述待审核数据的交互式间隔鉴权；

识别模块，用于在检测到播完指令时，对接收到的所有人脸数据进行微表情识别，得到情感识别结果；所述播完指令是指所述审核终端在经交互式间隔鉴权且解密后的所述待审核数据被播完后触发的指令；所述人脸数据为在交互式间隔鉴权过程中通过所述审核终端采集并返回的数据；

采集模块，用于向所述审核终端发送与所述情感识别结果对应的意见采集，获取基于所述意见采集的人机对话内容所生成的与所述素材工单对应的审核结果；

所述鉴权模块包括：

触发单元，用于通过所述消息处理系统接收所述待审核数据的播放指令，触发与所述播放指令对应的人脸监控请求，以令所述播放指令所对应的审核终端进行实时监控；

识别单元，用于通过所述消息处理系统实时接收监控的人脸数据，实时对所述人脸数据进行人脸识别，得到识别结果；

发送单元，用于通过实时获得与所述播放指令和所述识别结果匹配的实时密钥，并将生成的实时密钥实时发送至所述审核终端，以令所述审核终端基于实时密钥解密所述待审核数据；

所述发送单元还用于：

根据所述播放指令中的视频时间帧，生成第一密钥；所述生成第一密钥的过程为将所述视频时间帧与各开始帧的时刻进行比对，根据比对结果，确定出与所述视频时间帧最靠近且小于的开始帧的时刻，运用对称加密算法，将该开始帧的时刻进行密钥的生成获得；

根据所述识别结果所对应的人脸特征图，生成第二密钥；

将所述第一密钥和所述第二密钥组合成所述实时密钥；

所述获取模块，还用于：

获取与所述素材工单对应的需求文件和参考素材；所述需求文件的格式包括音频文件，文本文件和视频文件；

对所述需求文件进行文本识别及需求提取，得到设计等级和期限日期，以及对所述参考素材进行素材风格识别，得到所述风格需求类别；其中，所述对所述需求文件进行文本识别及需求提取的过程包括：首先，对所述需求文件进行相应格式的文本转换，转换成文字格式的需求文本；然后，运用训练完成的素材关键字检测模型对该需求文本进行与需求要素相关的关键词提取；最后，通过关键字检测模型对识别出关键词进行分类，将时间维度和素材设计维度的类别进行聚合，得到时间维度的关键词和素材设计维度的关键词，将时间维度的关键词记录为所述期限日期，根据素材设计维度的关键词，映射出与其相对应的所述设计等级；

将所述设计等级、所述期限日期和所述风格识别结果记录为与素材工单对应的所述需求数据；

基于所述需求数据，向与最大派单匹配率对应的待分派人员标识分派所述素材工单；所述向与最大派单匹配率对应的待分派人员标识分派所述素材工单包括：从所有所述待分派人员标识中查询与所述设计等级一致的评分等级所关联的所述待分派人员标识，并将其确定为与所述设计等级匹配的待分派人员标识，以及获取与各匹配的所述待分派人员标识对应的擅长风格类别集合，以及工作排期和效率值；根据所述期限日期在所述工作排期中的位置之前的未完成的任务数，通过未完成的任务数按照所述效率值的方式完成任务，得到该待分派人员标识的按期达成率，根据所述风格需求类别和与各所述待分派人员标识对应的擅长风格类别集合以及所述按期达成率，预测出与各所述待分派人员标识对应的派单匹配率，对所有所述派单匹配率进行降序排序，获取排序后序列第一的派单匹配率作为最大的派单匹配率，并向最大的派单匹配率所对应的待分派人员标识的任务队列推送所述素材工单；

接收分派的待分派人员标识上传的所述待审核素材。

5.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至3任一项所述素材工单审核方法。

6.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至3任一项所述素材工单审核方法。

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