CN114520912A

CN114520912A - 资源转移视频质量检测方法、装置、设备、介质和产品

Info

Publication number: CN114520912A
Application number: CN202210162202.0A
Authority: CN
Inventors: 黄泓力; 狄先红; 陈林; 万武族
Original assignee: Industrial and Commercial Bank of China Ltd ICBC
Current assignee: Industrial and Commercial Bank of China Ltd ICBC
Priority date: 2022-02-22
Filing date: 2022-02-22
Publication date: 2022-05-20

Abstract

本申请涉及信息安全技术领域，特别是涉及一种资源转移视频质量检测方法、装置、设备、介质和产品，该方法包括：获取待检测资源在资源转移过程的双录视频；双录视频为机器人流程自动化系统RPA基于从多个业务系统中获取的资源转移数据生成的；对资源转移过程中的各项转移行为要素进行检测，获取各转移行为要素的合规检测结果；转移行为要素基于待检测资源的转移双方身份信息和双录视频中的语音信息确定；根据各转移行为要素的合规检测结果，获取待检测资源转移的质量量化值；若质量量化值大于预设阈值，确定待检测资源转移的双录视频质量合格。采用本方法能够提高视频信息检查的效率和质量。

Description

资源转移视频质量检测方法、装置、设备、介质和产品

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，特别是涉及一种资源转移视频质量检测方法、装置、设备、介质和产品。

背景技术

随着人民生活水平的不断提高，购买理财以及代销产品的人越来越多。在购买理财以及代销产品的过程中，需要对整个交易过程进行录音录像，监管人员会定期对录音录像进行检查，查看交易过程是否满足规定。

相关技术中，在视频信息录制后，网点需花费大量时间对全部的视频信息进行检查，判断交易过程是否符合规定。基于检查覆盖面和时效的规定，要求网点检查面需达100％全覆盖，并在视频录制后5个工作日完成检查。

然而，上述检查过程中，网点核查人员需登陆系统重复比对，存在步骤重复、工作量大且容易遗漏的问题，导致检查效率较低；且人为判断时受人员专业素质影响，对视频信息质量检查标准不能做到标准化统一，检查结果也无法得到有力保证。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高视频信息检查效率和质量的资源转移视频质量检测方法、装置、设备、介质和产品。

第一方面，本申请提供了一种资源转移视频质量检测方法，应用于双录智能识别平台，该方法包括：

获取待检测资源在资源转移过程的双录视频；双录视频为机器人流程自动化系统RPA基于从多个业务系统中获取的资源转移数据生成的；

对资源转移过程中的各项转移行为要素进行检测，获取各转移行为要素的合规检测结果；该转移行为要素基于待检测资源的转移双方身份信息和双录视频中的语音信息确定；

根据各转移行为要素的合规检测结果，获取待检测资源转移的质量量化值；

若质量量化值大于预设阈值，确定待检测资源转移的双录视频质量合格。

在其中一个实施例中，若转移行为要素包括转移双方的人脸信息；对资源转移过程中的各项转移行为要素进行检测，获取各转移行为要素的合规检测结果，包括：

在双录视频中提取转移双方的人脸信息；

对转移双方的人脸信息中的关键信息进行分析，得到转移双方各自的人脸信息分析结果；

若转移双方各自的人脸信息分析结果均合规，确定转移双方的人脸信息的合规检测结果为合格。

在其中一个实施例中，对转移双方的人脸信息中的关键信息进行分析，得到转移双方各自的人脸信息分析结果，包括：

根据转移双方的人脸信息中的关键信息，获取转移双方各自的面部描述符；

获取转移双方各自的面部描述符与本地人脸库中对应的标准面部描述符之间的欧氏距离；

若欧氏距离均小于预设距离，确定转移双方各自的人脸信息分析结果均为合规。

在其中一个实施例中，若转移行为要素包括转移过程中的语音信息；对资源转移过程中的各项转移行为要素进行检测，获取各转移行为要素的合规检测结果，包括：

获取双录视频中的语音信息；

对语音信息进行文本信息提取，得到语音信息对应的文本信息；

将文本信息与预设的资源转移话术模板进行匹配；

若匹配成功，则转移过程中的语音信息的合规检测结果为语音检测合格。

在其中一个实施例中，对语音信息进行文本信息提取，得到语音信息对应的文本信息，包括：

将语音信息输入至预设的本地声学模型，获取语音信息对应的拼音信息；

将拼音信息输入至预设的本地字典库，获取拼音信息对应的文字；

将拼音信息对应的文字输入至预设的本地语言模型，得到语音信息对应的文本信息。

在其中一个实施例中，转移行为要素包括转移过程中的三面台信息，三面台信息表示资源转移接收者的身份信息和历史资源转移信息；

对资源转移过程中的各项转移行为要素进行检测，获取各转移行为要素的合规检测结果，包括：

获取双录视频中的多帧图像；

通过预设的卷积神经网络模型，检测多帧图像中的三面台信息，得到检测结果；

若检测结果为多帧图像存在三面台信息，确定转移过程中的三面台信息的合规检测结果为合格。

在其中一个实施例中，根据各转移行为要素的合规检测结果，获取待检测资源转移的质量量化值，包括：

根据各转移行为要素对资源转移过程的影响程度，获取各转移行为要素的权重；

根据各转移行为要素的权重和合规检测结果，获取各转移行为要素的加权和；

将各转移行为要素的加权和，确定为待检测资源转移的质量量化值。

在其中一个实施例中，方法还包括：

向RPA发送待检测资源转移的质量量化值，以指示RPA根据质量量化值生成资源转移过程的报表信息。

在其中一个实施例中，该方法还包括：

向RPA发送资源转移过程中的各项转移行为要素的检测明细，以指示RPA向资源转移接收者发送检测明细。

第二方面，本申请还提供了一种资源转移视频质量检测方法，应用于RPA，该方法包括：

从多个业务系统中获取待检测资源在资源转移过程的资源转移数据，生成双录视频；

向双录智能识别平台发送双录视频，用于指示双录智能识别平台对资源转移过程中的各项转移行为要素进行检测，获取各转移行为要素的合规检测结果，并根据各转移行为要素的合规检测结果，获取待检测资源转移的质量量化值，在质量量化值大于预设阈值时确定待检测资源转移的双录视频质量合格；其中，转移行为要素基于待检测资源的转移双方身份信息和双录视频中的语音信息确定。

在其中一个实施例中，多个业务系统包括会计影像档案系统、人员信息查询系统和个人客户营销管理系统；

从多个业务系统中获取待检测资源在资源转移过程的资源转移数据，生成双录视频，包括：

从会计影像档案系统中获取资源转移过程的语音数据和画面数据；

从人员信息查询系统中获取转移双方身份信息；

从个人客户营销管理系统中获取资源转移接收者的第一风险信息和资源转移的第二风险信息；

根据语音数据和画面数据、转移双方身份信息、第一风险信息和第二风险信息，生成双录视频。

第三方面，本申请还提供了一种资源转移视频质量检测装置，该装置包括：

第一获取模块，用于获取待检测资源在资源转移过程的双录视频；双录视频为机器人流程自动化系统RPA基于从多个业务系统中获取的资源转移数据生成的；

处理模块，用于对资源转移过程中的各项转移行为要素进行检测，获取各转移行为要素的合规检测结果；转移行为要素基于待检测资源的转移双方身份信息和双录视频中的语音信息确定；

第二获取模块，用于根据各转移行为要素的合规检测结果，获取待检测资源转移的质量量化值；

确定模块，用于在质量量化值大于预设阈值的情况下，确定待检测资源转移的双录视频质量合格。

第四方面，本申请还提供了一种资源转移视频质量检测装置，该装置包括：

生成模块，用于从多个业务系统中获取待检测资源在资源转移过程的资源转移数据，生成双录视频；

发送模块，用于向双录智能识别平台发送双录视频，指示双录智能识别平台对资源转移过程中的各项转移行为要素进行检测，获取各转移行为要素的合规检测结果，并根据各转移行为要素的合规检测结果，获取待检测资源转移的质量量化值，在质量量化值大于预设阈值时，确定待检测资源转移的双录视频质量合格；其中，转移行为要素基于待检测资源的转移双方身份信息和双录视频中的语音信息确定。

第五方面，本申请还提供了一种计算机设备，计算机设备包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述第一方面和第二方面实施例中的任一项方法的步骤。

第六方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，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第一方面和第二方面实施例中的任一项方法的步骤。

第七方面，本申请还提供了一种计算机程序产品。计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面和第二方面实施例中的任一项方法的步骤。

上述资源转移视频质量检测方法、装置、设备、介质和产品，通过获取待检测资源在资源转移过程的双录视频，该双录视频为机器人流程自动化系统RPA基于从多个业务系统中获取的资源转移数据生成的，从而可以对资源转移过程中的各项转移行为要素进行检测，获取各转移行为要素的合规检测结果，该转移行为要素基于待检测资源的转移双方身份信息和双录视频中的语音信息确定，进而可以根据各转移行为要素的合规检测结果，获取待检测资源转移的质量量化值，若质量量化值大于预设阈值，确定待检测资源转移的双录视频质量合格，通过机器人流程自动化系统能够自动的获取资源转移数据以生成资源转移过程中的双录视频，整个过程无需人工参与，能够智能的获取双录视频，缩减了人工成本；通过双录智能识别平台对双录视频进行快速的检测，能够提高双录视频的检测效率，同时双录智能识别平台可以对双录视频中各转移行为要素分别进行检测，各转移行为要素的检测结果决定了双录视频的检测结果，全面的对双录视频进行检测，提高了双录视频的检测质量。

附图说明

图1为一个实施例中资源转移视频质量检测方法的应用环境图；

图2为一个实施例中资源转移视频质量检测方法的流程示意图；

图3为一个实施例中资源转移视频质量检测方法的流程示意图；

图4为一个实施例中资源转移视频质量检测方法的流程示意图；

图5为一个实施例中资源转移视频质量检测方法的流程示意图；

图6为一个实施例中资源转移视频质量检测方法的流程示意图；

图7为一个实施例中资源转移视频质量检测方法的流程示意图；

图8为一个实施例中资源转移视频质量检测方法的流程示意图；

图9为一个实施例中资源转移视频质量检测方法的流程示意图；

图10为一个实施例中资源转移视频质量检测方法的流程示意图；

图11为一个实施例中资源转移视频质量检测方法的流程示意图；

图12为一个实施例中资源转移视频质量检测方法的流程示意图；

图13为一个实施例中资源转移视频质量检测装置的结构示意图；

图14为一个实施例中资源转移视频质量检测装置的结构示意图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

需要说明的是，本公开的资源转移视频质量检测方法、装置、设备、介质和产品可以应用在人工智能技术领域，也可用于除人工智能技术领域外的其他技术领域，本公开对资源转移视频质量检测方法、装置、设备、介质和产品的应用领域不做限定。

本申请实施例提供的资源转移视频质量检测方法，可以应用于如图1所示的计算机设备中。该计算机设备的内部结构图可以如图1所示。该计算机设备可以是服务器，该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口。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计算机可读存储介质、内存储器。该计算机可读存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为计算机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。该计算机设备的数据库用于存储资源转移视频的数据。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资源转移视频质量检测方法。计算机设备可以用独立的计算机设备或者是多个计算机设备组成的计算机设备集群来实现。

需要说明的是，本申请提供的一种资源转移视频质量检测方法，以不同的执行主体对各实施例进行说明，图2-图10的执行主体为计算机设备上的双录智能识别平台，图11和图12的执行主体为计算机设备上的机器人流程自动化系统，其中，各实施例的执行主体均还可以是计算机设备，其中该装置可以通过软件、硬件或者软硬件结合的方式实现成为客户端或者服务器的部分或者全部。

下面先对计算机设备上的双录智能识别平台一侧执行的实施例进行说明。

在一个实施例中，如图2所示，提供了一种资源转移视频质量检测方法，以该方法应用于图1中的计算机设备为例进行说明，包括以下步骤：

S201，获取待检测资源在资源转移过程的双录视频；双录视频为机器人流程自动化系统RPA基于从多个业务系统中获取的资源转移数据生成的。

具体的，为了保证资源转移过程的合理性，需要通过拍照设备对整个资源转移过程进行录音录像，机器人流程自动化系统RPA发出读取指令，从拍照设备中获取资源转移过程的录音录像，形成资源转移过程中的双录视频。

进一步的，可以理解的是，计算机设备可以根据待检测资源的标识在双录视频库中查找，当查找到待检测资源对应的资源转移过程的双录视频时，通过“下载”按钮下载待检测资源在资源转移过程的双录视频。其中，该待检测资源的标识可以是时间标识、编号标识或者关键字标识等。例如，当待检测资源的标识为时间标识时，待检测资源的视频录制时间为2021年10月2号9点到10点，根据该视频录制时间在双录视频库中查找该时间段内的双录视频，或者，当待检测资源的标识为编号标识时，待检测资源的视频录制编号为105号，根据该视频录制编号在双录视频库中查找该编号对应的双录视频。

S202，对资源转移过程中的各项转移行为要素进行检测，获取各转移行为要素的合规检测结果；转移行为要素基于待检测资源的转移双方身份信息和双录视频中的语音信息确定。

具体的，计算机设备可以通过双录智能识别平台对资源转移过程中的转移双方身份信息和双录视频中的语音信息进行评分，当转移双方身份信息都合规时，确定转移双方身份信息的合规检测结果合格；当转移双方身份信息中存在任意一方身份信息不合规，或者转移双方身份信息中双方的身份信息都不合规时，确定转移双方身份信息的合规检测结果不合格。当双录视频中的语音信息的评分大于预设的语音信息分数时，确定双录视频的合规检测结果为合格；当语音信息的评分小于或等于预设的语音信息分数时，确定双录视频的合规检测结果为不合格。

S203，根据各转移行为要素的合规检测结果，获取待检测资源转移的质量量化值。

可选的，计算机设备可以对各转移行为要素的合规检测结果求平均值，将得到的平均值作为待检测资源转移的质量量化值。可选的，计算机设备可以根据历史经验获取各转移行为要素的权重，计算各转移行为要素的合规检测结果与各转移行为要素的权重的加权平均值，将该加权平均值作为待检测资源转移的质量量化值。可选的，计算机设备也可以查询与各转移行为要素的合规检测结果类似的历史检测结果，将该历史检测结果对应的质量量化值作为待检测资源转移的质量量化值。本实施例对根据合规检测结果获取待检测资源转移的质量量化值的方式不做限定。

S204，若质量量化值大于预设阈值，确定待检测资源转移的双录视频质量合格。

具体的，计算机设备通过对比质量量化值与预设阈值，当质量量化值大于预设阈值时，双录视频的质量合格；当质量量化值小于等于预设阈值时，双录视频的质量不合格。可选的，计算机设备可以将历史的阈值作为预设阈值，或者，可以根据双录视频的质量合格率确定预设阈值。例如，当双录视频的质量合格率为80％时，双录视频共有20个，18个双录视频的质量量化值都大于90分，剩下的2个双录视频的质量量化值分别为85分和87分，将90分作为预设阈值。

上述资源转移视频质量检测方法中，计算机设备通过获取待检测资源在资源转移过程的双录视频，该双录视频为机器人流程自动化系统RPA基于从多个业务系统中获取的资源转移数据生成的，从而可以对资源转移过程中的各项转移行为要素进行检测，获取各转移行为要素的合规检测结果，该转移行为要素基于待检测资源的转移双方身份信息和双录视频中的语音信息确定，进而可以根据各转移行为要素的合规检测结果，获取待检测资源转移的质量量化值，若质量量化值大于预设阈值，确定待检测资源转移的双录视频质量合格，通过机器人流程自动化系统能够自动的获取资源转移数据以生成资源转移过程中的双录视频，整个过程无需人工参与，能够智能的获取双录视频，缩减了人工成本；通过双录智能识别平台对双录视频进行快速的检测，能够提高双录视频的检测效率，同时双录智能识别平台可以对双录视频中各转移行为要素分别进行检测，各转移行为要素的检测结果决定了双录视频的检测结果，全面的对双录视频进行检测，提高了双录视频的检测质量。

图3为本申请实施例提供的资源转移视频质量检测方法的流程示意图。本申请实施例涉及若转移行为要素包括转移双方的人脸信息；对资源转移过程中的各项转移行为要素进行检测，获取各转移行为要素的合规检测结果的一种可选的实现方式。在图2所示实施例的基础上，如图3所示，上述S202可以包括如下步骤：

S301，在双录视频中提取转移双方的人脸信息。

具体的，计算机设备获取到双录视频后，通过OpenCV加载双录视频，以此获取双录视频的多帧图像，可选的，对双录视频的多帧图像进行灰度处理，在双录视频的多帧图像中提取转移双方的人脸信息，或者，可以按照预设的帧间隔获取双录视频的多帧图像中的部分图像，对该部分图像进行灰度处理，在已进行灰度处理的图像中提取转移双方的人脸信息。其中，预设的帧间隔可以是3帧、5帧或8帧等。

S302，对转移双方的人脸信息中的关键信息进行分析，得到转移双方各自的人脸信息分析结果。

其中，人脸信息中的关键信息可以是双眼的间距、眼部的宽度或嘴巴的宽度和高度等信息。

具体的，计算机设备可以根据双录视频中转移双方的人脸信息的关键点确定转移双方人脸的双眼的间距、眼部的宽度或嘴巴的宽度和高度等信息，得到转移双方各自的人脸分析结果。例如，转移双方分别为A、B，根据A人脸信息的关键点确定出A的双眼间距为5cm，眼部宽度为18cm，嘴巴宽度为21cm，将上述信息记录至A的人脸信息分析结果中；根据B人脸信息的关键点确定出B的双眼间距为4.8cm，眼部宽度为16.8cm，嘴巴宽度为23cm，将上述信息记录至B的人脸信息分析结果中。

可选的，图4为本申请实施例提供的资源转移视频质量检测方法的流程示意图。本申请实施例涉及对转移双方的人脸信息中的关键信息进行分析，得到转移双方各自的人脸信息分析结果的一种可选的实现方式。在图3所示实施例的基础上，如图4所示，上述S302可以包括如下步骤：

S401，根据转移双方的人脸信息中的关键信息，获取转移双方各自的面部描述符。

具体的，计算机设备可以通过Python调用Dlib库将转移双方的人脸信息中的关键信息转化为双方各自的面部描述符。其中，一个人脸信息中的关键信息包括人脸的68个特征关键点，一个人脸信息对应的面部描述符包括人脸的128个维度的面部描述符，Dlib库是目前开源权威的人脸识别库，通过预先训练的深度残差网络将人脸的68个特征关键点转换成128维度的面部描述符，用于人脸的识别。

S402，获取转移双方各自的面部描述符与本地人脸库中对应的标准面部描述符之间的欧氏距离。

具体的，对本地人脸库中的各人脸信息进行标签，例如，当转移双方分别为客户和客户经理时，分别得到客户和客户经理的面部描述符，在本地人脸库中查找与该客户和客户经理标签一致的标准面部描述符，通过欧式距离的计算公式计算客户与客户标签一致的标准面部描述符之间的欧式距离，得到第一欧式距离；通过欧式距离的计算公式计算客户经理与客户经理标签一致的标准面部描述符之间的欧式距离，得到第二欧式距离。

S403，若欧氏距离均小于预设距离，确定转移双方各自的人脸信息分析结果均为合规。

具体的，通过步骤S402得到第一欧氏距离和第二欧氏距离后，将第一欧式距离与第二欧氏距离与预设距离进行对比，若第一欧式距离和第二欧氏距离都小于预设距离，转移双方各自的人脸信息分析结果均为合规；若第一欧式距离或第二欧氏距离中任意一个大于等于预设距离，另外一个小于欧式距离，则转移双方各自的人脸信息分析结果为部分合规，若第一欧式距离和第二欧氏距离均大于等于预设距离，则转移双方各自的人脸信息分析结果均为不合规。

上述资源转移视频质量检测方法中，计算机设备可以根据转移双方的人脸信息中的关键信息，获取转移双方各自的面部描述符，从而可以获取转移双方各自的面部描述符与本地人脸库中对应的标准面部描述符之间的欧氏距离，当该欧氏距离均小于预设距离时，可以确定转移双方各自的人脸信息分析结果均为合规，计算欧氏距离的过程中，本地人脸库中的面部描述符都具有相应的标识信息，在计算过程中只需计算两组欧氏距离，可以快速的确定人脸分析结果。

S303，若转移双方各自的人脸信息分析结果均合规，确定转移双方的人脸信息的合规检测结果为合格。

具体的，当转移双方各自的人脸信息都是合规的，合规检测结果为合格；当转移双方各自的人脸信息中任意一方不合规，或者转移双方各自的人脸信息都不合规，则合规检测结果不合格。

上述资源转移视频质量检测方法中，计算机设备在双录视频中提取转移双方的人脸信息，对转移双方的人脸信息中的关键信息进行分析，得到转移双方各自的人脸信息分析结果，若转移双方各自的人脸信息分析结果均合规，确定转移双方的人脸信息的合规检测结果为合格，通过转移双方人脸信息中的关键信息能够准确的确定检测结果是否合规，提高了转移双方的人脸信息的合规检测结果的准确性。

图5为本申请实施例提供的资源转移视频质量检测方法的流程示意图。本申请实施例涉及若转移行为要素包括转移过程中的语音信息；对资源转移过程中的各项转移行为要素进行检测，获取各转移行为要素的合规检测结果的一种可选的实现方式。在图2所示实施例的基础上，如图5所示，上述S202可以包括如下步骤：

S501，获取双录视频中的语音信息。

其中，双录视频中的语音信息包含了资源转移过程中交易双方的谈话内容，

具体的，计算机设备可以通过工具库将双录视频转化为音频文件，其中，该工具库可以为ffmpeg工具库，音频文件的格式可以为脉冲编码调制(Pulse Code Modulation，PCM)格式或动态影像专家压缩标准音频层面(Moving Picture Experts Group AudioLayer III，MP3)格式。

S502，对语音信息进行文本信息提取，得到语音信息对应的文本信息。

可选的，计算机设备可以通过相应的文本提取算法对语音信息中的文本信息进行提取，得到该语音信息对应的文本信息，该文本提取算法可以为动态时间规整算法(Dynamic Time Warping，DTW)。可选的，计算机设备也可以将语音信息输入预设的神经网络模型中，通过神经网络模型的计算，输出该语音信息对应的文本信息。本实施例对于通过语音信息获取文本信息的方式不做限定。

进一步的，可以理解的是，在提取语音信息中的文本信息之前，可以将语音信息中的首尾两端的静音的语音信息切除，可以压缩语音信息文件的大小。

可选的，图6为本申请实施例提供的资源转移视频质量检测方法的流程示意图。本申请实施例涉及对语音信息进行文本信息提取，得到语音信息对应的文本信息的一种可选的实现方式。在图5所示实施例的基础上，如图6所示，上述S502可以包括如下步骤：

S601，将语音信息输入至预设的本地声学模型，获取语音信息对应的拼音信息。

其中，本地声学模型是通过大量的语音信息和拼音信息训练得到的。

具体的，计算机设备可以将语音信息进行切分，得到多个小段的语音信息，将每个小段作为一帧，各帧之间都存在交叠部分，再采用有线性预测倒谱系数(linearpredictive cepstral coefficient，LPCC)和Mel频率倒谱系数(Mel Frequency CepstrumCoefficient，MFCC)算法将每一帧波形变成一个包含声音信息的多维特征向量，将多位特征向量的音频数据输入至本地声学模型中，经过预设的本地声学模型的计算，输出语音信息对应的拼音信息。

S602，将拼音信息输入至预设的本地字典库，获取拼音信息对应的文字。

其中，本地字典库中包括了全部拼音与文字的对应关系。

具体的，计算机设备将通过步骤S601得到的拼音信息输入至预设的本地字典库中，按照拼音信息的顺序在本地字典库中找到该拼音信息对应的文字信息。例如，拼音信息为“yue”，该拼音信息对应的文字为“月”、“乐”和“阅”等。

S603，将拼音信息对应的文字输入至预设的本地语言模型，得到拼音信息对应的文本信息。

具体的，计算机设备可以将拼音信息对应的文字信息输入至本地语言模型，本地语言模型经过计算可以得到相邻两个或几个字或词连接关系的概率，将概率最大的作为拼音信息对应的文本信息。例如，第一个文字为“月”、“乐”和“阅”等，与第一个文字相邻的文字为“读”和“独”，经过本地语言模型的计算，“阅”和“独”两个字的连接关系的概率是最大的，得到的拼音信息对应的文本信息为“阅读”。

上述资源转移视频质量检测方法中，计算机设备可以将语音信息输入至预设的本地声学模型，准确的获取语音信息对应的拼音信息，从而可以将拼音信息输入至预设的本地字典库，准确的获取拼音信息对应的文字，进而可以将拼音信息对应的文字输入至预设的本地语言模型，准确的得到语音信息对应的文本信息，通过预设的本地声学模型、本地字典库和本地语言模型，可以准确的将语音信息转化为文本信息，得到的文本信息的准确度更高。

S503，将文本信息与预设的资源转移话术模板进行匹配。

其中，预设的资源转移话术模板为资源转移过程中常用的话术模板，例如，某理财产品的收益率是百分之几、某理财产品是关于XX板块。

具体的，计算机设备通过将文本信息和预设的资源转移话术模板中的关键字进行匹配，可以查看文本信息中是否包含常用的话术，例如，可以将“收益率”、“理财产品”等作为资源转移话术模板中的关键字，将文本信息与“收益率”、“理财产品”等与预设的资源转移话术模板进行匹配，确定文本信息中是否包括该内容。

S504，若匹配成功，则转移过程中的语音信息的合规检测结果为语音检测合格。

具体的，当文本信息与预设的资源转移话术模板全部匹配成功时，说明在资源转移的过程中，客户经理已经将资源转移过程中较为重要的信息告知客户，资源转移的过程是在客户知晓理财产品风险以及客户本身承受风险能力的情况下完成的，属于自愿行为，避免了后续出现变动的可能。

上述资源转移视频质量检测方法中，计算机设备通过获取双录视频中的语音信息，对语音信息进行文本信息提取，得到语音信息对应的文本信息，将文本信息与预设的资源转移话术模板进行匹配，若匹配成功，则转移过程中的语音信息的合规检测结果为语音检测合格，通过与预设的资源转移话术模块的匹配，能够准确的确定语音信息中的相关内容是否合规，提高了语音信息判断的准确性。

图7为本申请实施例提供的资源转移视频质量检测方法的流程示意图。本申请实施例涉及转移行为要素包括转移过程中的三面台信息，三面台信息表示资源转移接收者的身份信息和历史资源转移信息；对资源转移过程中的各项转移行为要素进行检测，获取各转移行为要素的合规检测结果的一种可选的实现方式。在图2所示实施例的基础上，如图7所示，上述S202可以包括如下步骤：

S701，获取双录视频中的多帧图像。

具体的，计算机设备获取到双录视频后，通过OpenCV加载双录视频，以此获取双录视频的全部图像，可选的，可以将双录视频的全部图像作为多帧图像，或者，也可以根据预设的帧间隔获取双录视频的全部图像中的部分图像，将该部分图像作为双录视频中的多帧图像。其中，预设的帧间隔可以是3帧、5帧或8帧等。

S702，通过预设的卷积神经网络模型，检测多帧图像中的三面台信息，得到检测结果。

具体的，将双录视频的部分图像输入至预设的卷积神经网络模型中，卷积神经网络模型的卷积层负责运算和提取该图像中的局部特征，卷积核对整张图像进行扫描，得出卷积特征，全连接层从局部特征的图像片段进行分类、搜寻和对比，由小局部特征图像到大局部特征图像逐渐演进，直至找到整个三面台信息的图像。例如，可以对三面台信息的上部、下部、正面、侧面等进行分类，当寻找到合适的特征图像时，神经元被激活，则确定双录视频中存在三面台信息。

S703，若检测结果为多帧图像存在三面台信息，确定转移过程中的三面台信息的合规检测结果为合格。

具体的，计算机设备通过步骤S702检测到多帧图像中存在三面台信息后，说明三面台信息的检测结果为合格。

上述资源转移视频质量检测方法中，计算机设备通过获取双录视频中的多帧图像，通过预设的卷积神经网络模型，可以准确的检测多帧图像中的三面台信息，得到检测结果，若检测结果为多帧图像存在三面台信息，确定转移过程中的三面台信息的合规检测结果为合格，通过卷积神经网络模型可以准确的确定三面台信息的检测结果，提高了判断三面台信息的准确性。

图8为本申请实施例提供的资源转移视频质量检测方法的流程示意图。本申请实施例涉及根据各转移行为要素的合规检测结果，获取待检测资源转移的质量量化值的一种可选的实现方式。在图2所示实施例的基础上，如图8所示，上述S203可以包括如下步骤：

S801，根据各转移行为要素对资源转移过程的影响程度，获取各转移行为要素的权重。

其中，各转移行为要素包括转移双方的人脸信息、转移过程中的语音信息以及三面台信息。

具体的，计算机设备可以根据历史经验确定各转移行为要素对资源转移过程的影响程度，根据影响程度与权重之间的关系获取各转移行为要素的权重。例如，该影响程度与权重之间的关系可以包括：影响程度最大对应的权重为0.5，影响程度较大对应的权重为0.4，影响程度一般对应的权重为0.3，影响程度较小对应的权重为0.2，影响程度最小对应的权重为0.1，若在资源转移的过程中，转移双方的人脸信息和转移过程中的语音信息对资源转移过程的影响程度较大，三面台信息对资源转移过程的影响程度较小，则转移双方的人脸信息对应的权重为0.4，转移过程中的语音信息对应的权重为0.4，转移过程中的三面台信息对应的权重为0.2。

S802，将各转移行为要素的加权和，确定为待检测资源转移的质量量化值。

具体的，计算机设备计算各转移行为要素的评分与各转移行为要素对应的权重的乘积，再将得到的乘积进行求和计算，将该求和结果作为待检测资源转移的质量量化值。例如，若转移双方的人脸信息的评分为100分，对应的权重为0.4；转移过程中的语音信息的评分为80分，对应的权重为0.4；转移过程中的三面台信息的评分为100分，对应的权重为0.2，各转移行为要素的加权和为92，即待检测资源转移的质量量化值也为92分。

上述资源转移视频质量检测方法中，计算机设备可以根据各转移行为要素对资源转移过程的影响程度，获取各转移行为要素的权重，从而可以将各转移行为要素的加权和，确定为待检测资源转移的质量量化值，通过加权和的方式能够得到更合理的视频质量评分，方便客户经理核查交易过程中的疏漏。

在另一个实施例中，本申请实施例涉及生成报表信息的一种可选的实现方式。在图2所示实施例的基础上，上述方法还包括如下步骤：向RPA发送待检测资源转移的质量量化值，以指示RPA根据质量量化值生成资源转移过程的报表信息。

具体的，计算机设备得到资源转移过程中的质量量化值后，将该质量量化值发送给RPA，RPA可以根据将质量量化值的相关信息通过报表整理软件生成资源转移过程中的报表信息。例如，报表整理软件生成的报表信息可以是趋势图、柱状图和透视表。

上述资源转移视频质量检测方法中，计算机设备向RPA发送待检测资源转移的质量量化值，以指示RPA根据质量量化值生成资源转移过程的报表信息，以报表的形式记录双录视频的相关信息，可以方便后续的查阅。

在另一个实施例中，本申请实施例涉及发送检测明细的一种可选的实现方式。在图2所示实施例的基础上，上述方法还包括如下步骤：向RPA发送资源转移过程中的各项转移行为要素的检测明细，以指示RPA向资源转移接收者发送检测明细。

具体的，计算机设备需要将资源转移过程中的各项转移行为要素的检查明细发送给RPA，RPA可以通过邮件或者短信的形式及时的向资源转移接收者发送资源转移过程中的明细。例如，该资源转移过程中的明细可以包括生成双录视频、双录视频人脸检测结果、双录视频语音检测结果、双录视频三面台信息检测结果和双录视频质量量化值等。

上述资源转移视频质量检测方法中，计算机设备通过向RPA发送资源转移过程中的各项转移行为要素的检测明细，以指示RPA向资源转移接收者发送检测明细，可以及时的告知资源转移接收者在资源转移过程中的相关信息，做到了流程透明化。

在一个实施例中，如图9所示，为了便于本领域技术人员的理解，以下对资源转移视频质量检测方法进行详细介绍，该方法可以包括：

S901，获取待检测资源在资源转移过程的双录视频；

S902，在双录视频中提取转移双方的人脸信息；

S903，根据转移双方的人脸信息中的关键信息，获取转移双方各自的面部描述符；

S904，获取转移双方各自的面部描述符与本地人脸库中对应的标准面部描述符之间的欧氏距离；

S905，若欧氏距离均小于预设距离，确定转移双方各自的人脸信息分析结果均为合规；

S906，若转移双方各自的人脸信息分析结果均合规，确定转移双方的人脸信息的合规检测结果为合格；

S907，获取双录视频中的语音信息；

S908，对语音信息进行文本信息提取，得到语音信息对应的文本信息；

S909，将语音信息输入至预设的本地声学模型，获取语音信息对应的拼音信息；

S910，将拼音信息输入至预设的本地字典库，获取拼音信息对应的文字；

S911，将拼音信息对应的文字输入至预设的本地语言模型，得到语音信息对应的文本信息；

S912，将文本信息与预设的资源转移话术模板进行匹配；

S913，若匹配成功，则转移过程中的语音信息的合规检测结果为语音检测合格；

S914，获取双录视频中的多帧图像；

S915，通过预设的卷积神经网络模型，检测多帧图像中的三面台信息，得到检测结果；

S916，若检测结果为多帧图像存在三面台信息，确定转移过程中的三面台信息的合规检测结果为合格。

S917，根据各转移行为要素对资源转移过程的影响程度，获取各转移行为要素的权重；

S918，将各转移行为要素的加权和，确定为待检测资源转移的质量量化值。

需要说明的是，针对上述S901-S918中的描述可以参见上述实施例中相关的描述，且其效果类似，本实施例在此不再赘述。

进一步的，图10表示资源转移视频质量检测方法的流程示意图，RPA系统登录会计档案系统，查询理财交易双录数据明细，该理财交易双录数据明细包括交易的地区号、网点号、客户经理信息、客户信息、理财产品代码、理财产品的渠道来源、理财交易双录视频等数据；将理财代码写入数据库。RPA系统登录人员信息查询系统，根据上述查询到的客户经理信息和客户信息，查询客户经理与客户的身份证信息，并将客户经理与客户的身份证信息写入数据库。RPA系统在登录新会计档案系统中将查询到的理财交易双录视频下载并写入数据库。RPA系统登录新一代个人客户营销管理系统，根据上述查询到的理财产品代码获取理财产品风险信息，以此更新数据库中的理财产品风险信息。RPA系统登录新一代个人客户营销管理系统，根据上述查询到的交易的客户信息获取客户风险等级信息，以此更新数据库中的客户风险等级信息。RPA系统提取数据库中当前的理财代码、客户经理与客户的身份证信息、双录视频、理财产品风险信息以及客户风险等级信息，将其打包生成待甄别的理财交易双录数据。RPA系统将上述待甄别的理财交易双录数据通过FTP服务传输到双录智能识别平台，并记录已经传送标识。双录智能识别平台通过人工智能深度学习模型检查三面台是否同框；人工智能深度学习模型对交易过程中的客户和客户经理进行人脸识别；通过自动语音识别技术(Automatic Speech Recognition，ASR)对交易过程中的语音进行识别；人工智能深度学习模型通过人脸识别和语音识别的结果计算评分，RPA系统汇总统计多个理财交易双录数据的通过情况，生成报表，RPA系统在多个预设的流程节点加入邮件通知功能，在该流程顺利完成或出现异常时向指定邮箱发送通知消息，提示用户流程进度。

上述资源转移视频质量检测方法中，计算机设备通过获取待检测资源在资源转移过程的双录视频，在双录视频中提取转移双方的人脸信息，根据转移双方的人脸信息中的关键信息，获取转移双方各自的面部描述符，获取转移双方各自的面部描述符与本地人脸库中对应的标准面部描述符之间的欧氏距离，若欧氏距离均小于预设距离，确定转移双方各自的人脸信息分析结果均为合规，若转移双方各自的人脸信息分析结果均合规，确定转移双方的人脸信息的合规检测结果为合格；获取双录视频中的语音信息，对语音信息进行文本信息提取，得到语音信息对应的文本信息，将语音信息输入至预设的本地声学模型，获取语音信息对应的拼音信息，将拼音信息输入至预设的本地字典库，获取拼音信息对应的文字，将拼音信息对应的文字输入至预设的本地语言模型，得到语音信息对应的文本信息，将文本信息与预设的资源转移话术模板进行匹配，若匹配成功，则转移过程中的语音信息的合规检测结果为语音检测合格；获取双录视频中的多帧图像，通过预设的卷积神经网络模型，检测多帧图像中的三面台信息，得到检测结果，若检测结果为多帧图像存在三面台信息，确定转移过程中的三面台信息的合规检测结果为合格，从而可以根据各转移行为要素对资源转移过程的影响程度，获取各转移行为要素的权重，进而可以将各转移行为要素的加权和，确定为待检测资源转移的质量量化值，通过人脸识别、语音识别和三面台识别三个方面对双录视频进行检查，检查过程较为全面，通过RPA进行操作，整个过程无需人工参与，使得视频信息检查的质量和效率较高。

下面对以计算机设备上的机器人流程自动化系统为执行主体的一侧的实施例进行说明。可以理解的是，以机器人流程自动化系统为执行主体的一侧的方法步骤与上述双录智能识别平台一侧为执行主体的的实施例之间是相互对应，各步骤中涉及的的内容是相同的，避免赘述，部分内容将不再重复说明。

在一个实施例中，如图11所示，提供了一种资源转移视频质量检测方法，以该方法应用于图1中的计算机设备为例进行说明，包括以下步骤：

S1101，从多个业务系统中获取待检测资源在资源转移过程的资源转移数据，生成双录视频。

具体的，计算机设备可以通过RPA模拟人工在多个业务系统中的一个业务系统中下载所有的双录视频，在其他业务系统中查询待检测资源相关的信息，例如，该信息可以是双录视频中应该出现的转移双方的身份信息、资源转移过程中涉及的产品代码信息和资源转移过程中涉及的产品的收益率等，通过待检测资源的相关信息在所有的双录视频中查询待检测资源的双录视频。

S1102，向双录智能识别平台发送双录视频，用于指示双录智能识别平台对资源转移过程中的各项转移行为要素进行检测，获取各转移行为要素的合规检测结果，并根据各转移行为要素的合规检测结果，获取待检测资源转移的质量量化值，在质量量化值大于预设阈值时确定待检测资源转移的双录视频质量合格；其中，转移行为要素基于待检测资源的转移双方身份信息和双录视频中的语音信息确定。

具体的，计算机设备将该双录视频按照每笔交易写成一个对象简谱(JavaScriptObject Notation，JSON)文件，将每一个双录交易数据打包成一个ZIP文件，通过RPA系统向双录智能识别平台发送生成该ZIP文件，双录智能识别平台对该双录视频中的各项行为要素进行检测，例如，检测双录视频中出现的资源转移双方的身份信息是否正确，同时检测双录视频中的语音信息是否正确，也可以检测双录视频中是否存在三面台信息。通过各项行为要素的检测结果求出该双录视频的质量量化值，同时将双录视频的质量量化值与预设阈值进行对比，确定该双录视频的质量是否合格。其中，JSON文件中包括地区号、网点号、交易日期、流水号、客户经理姓名、客户经理号、客户经理身份证图片路径、JSON文本的文件名称、渠道来源、客户姓名、客户编号、客户的身份证图片路径、客户风险等级的评估时间、产品的代码、名称、收益率、风险等级、类型等信息。

上述资源转移视频质量检测方法中，计算机设备从多个业务系统中获取待检测资源在资源转移过程的资源转移数据，生成双录视频，向双录智能识别平台发送双录视频，用于指示双录智能识别平台对资源转移过程中的各项转移行为要素进行检测，获取各转移行为要素的合规检测结果，并根据各转移行为要素的合规检测结果，获取待检测资源转移的质量量化值，在质量量化值大于预设阈值时确定待检测资源转移的双录视频质量合格；其中，转移行为要素基于待检测资源的转移双方身份信息和双录视频中的语音信息确定，通过从多个业务系统中获取待检测资源生成双录视频，将该双录视频发送至双录智能识别平台，无需人工参与，能够智能的识别双录视频的质量，提高了双录视频识别的效率。

图12为本申请实施例提供的资源转移视频质量检测方法的流程示意图。本申请实施例涉及从多个业务系统中获取资源转移数据，生成双录视频的一种可选的实现方式。在图11所示实施例的基础上，如图12所示，上述方法还包括如下步骤：多个业务系统包括会计影像档案系统、人员信息查询系统和个人客户营销管理系统；从多个业务系统中获取待检测资源在资源转移过程的资源转移数据，生成双录视频，包括：

S1201，从会计影像档案系统中获取资源转移过程的语音数据和画面数据。

示例性的，计算机设备通过RPA系统自动打开浏览器输入会计影像档案系统的网址，通过键盘模拟输入预设的账号和密码，登录到会计影像档案系统。在新会计影像档案系统中定位网页标签，设置查询机构、查询日期和查询产品类型等信息，模拟点击“查询”按钮，进入理财交易详细列表页面。其中，理财交易详细列表页面展示的该查询日期下该机构的所有双录交易明细信息，该理财产品包括理财、基金和保险等。遍历列表单元通过RPA系统，在理财交易详细列表页面上抓取“当前页”的值和“总页数”的值，通过判断，决定是否要进行翻页操作，当判断为还有下一页时，将模拟点击“下一页”，进入下一页的页面。RPA系统结合遍历列表单元，逐页定位到详细列表中的每一行，逐行抓取交易数据，包括交易的地区号、网点号、交易经手的客户经理信息、交易的客户信息、理财产品代码、渠道来源、双录视频等数据。RPA系统点击“下载”按钮，即可下载资源转移过程的语音数据和画面数据，RPA系统点击查看音频链接后，调起本地员工帮助计划(Employee Assistance Program，EAP)环境，再调用Python脚本，自动检测双录视频的下载过程，直到双录视频下载完成。

S1202，从人员信息查询系统中获取转移双方身份信息。

具体的，计算机设备通过RPA系统自动打开浏览器输入人员信息查询系统的网址，通过键盘模拟输入预设的账号和密码，登录到人员信息查询系统。当根据待检测资源的编号或客户经理的编号在人员信息查询系统中查询该交易过程中的客户经理号、客户编号信息，RPA系统通过调用应用程序接口(Application Programming Interface，API)分别获取到交易双方的身份证图片报文，通过解析报文，提取出base64报文字节，转换为身份证图片。为了保护客户的隐私，身份证图片命名使用通用唯一识别码(Universally UniqueIdentifier，UUID)生成，不使用客户的身份号等敏感信息作为图片名称。

S1203，从个人客户营销管理系统中获取资源转移接收者的第一风险信息和资源转移的第二风险信息；

具体的，计算机设备通过RPA系统模拟自动打开浏览器网址，键盘模拟输入用户账号和密码信息，模拟鼠标点击，登录到个人客户营销管理系统。通过RPA系统定位网页标签，进入产品统一视图界面，在产品搜索位置设置理财产品代码，模拟点击“查询”按钮，进入理财产品详细页面，通过RPA系统抓取到页面上的预期年化收益率、风险等级等信息，将该预期年化收益率、风险等级等信息作为资源转移的第二风险信息；在客户搜索位置设置客户编号，模拟点击“查询”按钮，进入客户风险详细页面，通过RPA系统抓取到页面上的客户风险承受能力等信息，将该客户风险承受能力作为资源转移接收者的第一风险信息。

进一步的，可以理解的是，如果理财产品详细页面的内容为空值，RPA系统点击该理财产品的产品说明书链接，下载产品说明书PDF，RPA系统对PDF文件进行解析，提取出需要的业绩基准、风险等级等信息。示例性的，计算机设备通过RPA系统模拟登录个人客户营销管理系统，在个人风险评估菜单下，通过客户姓名、客户编号，查询客户的风险评估，从页面抓取客户的风险评估等级、评估时间、评估渠道等信息。

S1204，根据语音数据和画面数据、转移双方身份信息、第一风险信息和第二风险信息，生成双录视频。

具体的，计算机设备根据转移双方身份信息、第一风险信息和第二风险信息在下载的所有语音数据和画面数据中进行查询，得到对应的双录视频。例如，RPA系统在已下载的视频的身份信息搜索位置输入转移双方的身份信息，可以将身份证号输入至身份信息搜索位置，在风险信息搜索位置输入资源转移接收者的第一风险信息和资源转移的第二风险信息，点击“搜索”按钮进行查询，即可得到待检测资源对应的双录视频。

上述资源转移视频质量检测方法中，计算机设备从会计影像档案系统中获取资源转移过程的语音数据和画面数据，从人员信息查询系统中获取转移双方身份信息，从个人客户营销管理系统中获取资源转移接收者的第一风险信息和资源转移的第二风险信息，从而可以根据语音数据和画面数据、转移双方身份信息、第一风险信息和第二风险信息，生成双录视频，通过从不同的系统中获取相关数据生成双录视频，使得生成双录视频的信息更丰富。

应该理解的是，虽然如上的各实施例所涉及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，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些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，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

基于同样的发明构思，本申请实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的资源转移视频质量检测方法的资源转移视频质量检测装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似，故下面所提供的一个或多个资源转移视频质量检测装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于资源转移视频质量检测方法的限定，在此不再赘述。

在一个实施例中，如图13所示，提供了一种资源转移视频质量检测装置，包括：第一获取模块11、处理模块12、第二获取模块13和确定模块14，其中：

第一获取模块11，用于获取待检测资源在资源转移过程的双录视频；双录视频为机器人流程自动化系统RPA基于从多个业务系统中获取的资源转移数据生成的；

处理模块12，用于对资源转移过程中的各项转移行为要素进行检测，获取各转移行为要素的合规检测结果；转移行为要素基于待检测资源的转移双方身份信息和双录视频中的语音信息确定；

第二获取模块13，用于根据各转移行为要素的合规检测结果，获取待检测资源转移的质量量化值；

确定模块14，用于在质量量化值大于预设阈值的情况下，确定待检测资源转移的双录视频质量合格。

本实施例提供的资源转移视频质量检测装置，可以执行上述方法实施例，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。

在一个实施例中，上述处理模块包括：提取单元、第一处理单元和确定单元，其中：

提取单元，用于在双录视频中提取转移双方的人脸信息；

第一处理单元，用于对转移双方的人脸信息中的关键信息进行分析，得到转移双方各自的人脸信息分析结果；

确定单元，用于若转移双方各自的人脸信息分析结果均合规，确定转移双方的人脸信息的合规检测结果为合格。

可选的，上述第一处理单元具体用于根据转移双方的人脸信息中的关键信息，获取转移双方各自的面部描述符；获取转移双方各自的面部描述符与本地人脸库中对应的标准面部描述符之间的欧氏距离；在欧氏距离均小于预设距离的情况下，确定转移双方各自的人脸信息分析结果均为合规。

在一个实施例中，上述处理模块包括：第一获取单元、第二处理单元、匹配单元和第一确定单元，其中：

第一获取单元，用于获取双录视频中的语音信息；

第二处理单元，用于对语音信息进行文本信息提取，得到语音信息对应的文本信息；

匹配单元，用于将文本信息与预设的资源转移话术模板进行匹配；

第一确定单元，用于若匹配成功，则转移过程中的语音信息的合规检测结果为语音检测合格。

可选的，上述第二处理单元具体用于将语音信息输入至预设的本地声学模型，获取语音信息对应的拼音信息；将拼音信息输入至预设的本地字典库，获取拼音信息对应的文字；将拼音信息对应的文字输入至预设的本地语言模型，得到语音信息对应的文本信息。

在一个实施例中，上述处理模块包括：第二获取单元、第三处理单元和第二确定单元，其中：

第二获取单元，用于获取双录视频中的多帧图像；

第三处理单元，用于通过预设的卷积神经网络模型，检测多帧图像中的三面台信息，得到检测结果；

第二确定单元，用于在检测结果为多帧图像存在三面台信息的情况下，确定转移过程中的三面台信息的合规检测结果为合格。

在一个实施例中，上述第二获取模块包括：第三获取单元、第四获取单元和第三确定单元，其中：

第三获取单元，用于根据各转移行为要素对资源转移过程的影响程度，获取各转移行为要素的权重；

第四获取单元，用于根据各转移行为要素的权重和合规检测结果，获取各转移行为要素的加权和；

第三确定单元，用于将各转移行为要素的加权和，确定为待检测资源转移的质量量化值。

在一个实施例中，上述模块还包括：第一发送模块，其中：

发送模块，用于向RPA发送待检测资源转移的质量量化值，以指示RPA根据质量量化值生成资源转移过程的报表信息。

在一个实施例中，上述模块还包括：第二发送模块，其中：

第二发送模块，用于向RPA发送资源转移过程中的各项转移行为要素的检测明细，以指示RPA向资源转移接收者发送检测明细。

在一个实施例中，如图14所示，提供了一种资源转移视频质量检测装置，包括：生成模块21和第三发送模块22，其中：

生成模块21，用于从多个业务系统中获取待检测资源在资源转移过程的资源转移数据，生成双录视频；

第三发送模块22，用于向双录智能识别平台发送双录视频，指示双录智能识别平台对资源转移过程中的各项转移行为要素进行检测，获取各转移行为要素的合规检测结果，并根据各转移行为要素的合规检测结果，获取待检测资源转移的质量量化值，在质量量化值大于预设阈值时，确定待检测资源转移的双录视频质量合格；其中，转移行为要素基于待检测资源的转移双方身份信息和双录视频中的语音信息确定。

上述资源转移视频质量检测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，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述方法实施例中的所有内容。

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方法实施例中的所有内容。

在一个实施例中，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述方法实施例中的所有内容。

需要说明的是，本申请所涉及的用户信息(包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等)和数据(包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等)，均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据。

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，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，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器(ReRAM)、磁变存储器(Magnetoresistive Random Access Memory，MRAM)、铁电存储器(Ferroelectric Random Access Memory，FRAM)、相变存储器(Phase Change Memory，PCM)、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic RandomAccess Memory，DRAM)等。本申请所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本申请所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims

1.一种资源转移视频质量检测方法，其特征在于，应用于双录智能识别平台，所述方法包括：

获取待检测资源在资源转移过程的双录视频；所述双录视频为机器人流程自动化系统RPA基于从多个业务系统中获取的资源转移数据生成的；

对所述资源转移过程中的各项转移行为要素进行检测，获取各所述转移行为要素的合规检测结果；所述转移行为要素基于所述待检测资源的转移双方身份信息和所述双录视频中的语音信息确定；

根据各所述转移行为要素的合规检测结果，获取所述待检测资源转移的质量量化值；

若所述质量量化值大于预设阈值，确定所述待检测资源转移的双录视频质量合格。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，若所述转移行为要素包括转移双方的人脸信息；所述对所述资源转移过程中的各项转移行为要素进行检测，获取各所述转移行为要素的合规检测结果，包括：

在所述双录视频中提取所述转移双方的人脸信息；

对所述转移双方的人脸信息中的关键信息进行分析，得到所述转移双方各自的人脸信息分析结果；

若所述转移双方各自的人脸信息分析结果均合规，确定所述转移双方的人脸信息的合规检测结果为合格。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述转移双方的人脸信息中的关键信息进行分析，得到所述转移双方各自的人脸信息分析结果，包括：

根据所述转移双方的人脸信息中的关键信息，获取所述转移双方各自的面部描述符；

获取所述转移双方各自的面部描述符与本地人脸库中对应的标准面部描述符之间的欧氏距离；

若所述欧氏距离均小于预设距离，确定所述转移双方各自的人脸信息分析结果均为合规。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，若所述转移行为要素包括转移过程中的语音信息；所述对所述资源转移过程中的各项转移行为要素进行检测，获取各所述转移行为要素的合规检测结果，包括：

获取所述双录视频中的语音信息；

对所述语音信息进行文本信息提取，得到所述语音信息对应的文本信息；

将所述文本信息与预设的资源转移话术模板进行匹配；

若匹配成功，则所述转移过程中的语音信息的合规检测结果为语音检测合格。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述语音信息进行文本信息提取，得到所述语音信息对应的文本信息，包括：

将所述语音信息输入至预设的本地声学模型，获取所述语音信息对应的拼音信息；

将所述拼音信息输入至预设的本地字典库，获取所述拼音信息对应的文字；

将所述拼音信息对应的文字输入至预设的本地语言模型，得到所述语音信息对应的文本信息。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述转移行为要素包括所述转移过程中的三面台信息，所述三面台信息表示资源转移接收者的身份信息和历史资源转移信息；

所述对所述资源转移过程中的各项转移行为要素进行检测，获取各所述转移行为要素的合规检测结果，包括：

获取所述双录视频中的多帧图像；

通过预设的卷积神经网络模型，检测所述多帧图像中的三面台信息，得到检测结果；

若检测结果为所述多帧图像存在三面台信息，确定所述转移过程中的三面台信息的合规检测结果为合格。

7.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述根据各所述转移行为要素的合规检测结果，获取所述待检测资源转移的质量量化值，包括：

根据各所述转移行为要素对所述资源转移过程的影响程度，获取各所述转移行为要素的权重；

将各所述转移行为要素的加权和，确定为所述待检测资源转移的质量量化值。

8.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

向所述RPA发送所述待检测资源转移的质量量化值，以指示所述RPA根据所述质量量化值生成所述资源转移过程的报表信息。

9.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

向所述RPA发送所述资源转移过程中的各项转移行为要素的检测明细，以指示所述RPA向所述资源转移接收者发送所述检测明细。

10.一种资源转移视频质量检测方法，其特征在于，应用于RPA，所述方法包括：

向双录智能识别平台发送所述双录视频，用于指示所述双录智能识别平台对所述资源转移过程中的各项转移行为要素进行检测，获取各所述转移行为要素的合规检测结果，并根据各所述转移行为要素的合规检测结果，获取所述待检测资源转移的质量量化值，在所述质量量化值大于预设阈值时确定所述待检测资源转移的双录视频质量合格；其中，所述转移行为要素基于所述待检测资源的转移双方身份信息和所述双录视频中的语音信息确定。

11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述多个业务系统包括会计影像档案系统、人员信息查询系统和个人客户营销管理系统；

所述从多个业务系统中获取待检测资源在资源转移过程的资源转移数据，生成双录视频，包括：

从所述会计影像档案系统中获取所述资源转移过程的语音数据和画面数据；

从所述人员信息查询系统中获取所述转移双方身份信息；

从所述个人客户营销管理系统中获取资源转移接收者的第一风险信息和资源转移的第二风险信息；

根据所述语音数据和画面数据、所述转移双方身份信息、所述第一风险信息和所述第二风险信息，生成所述双录视频。

12.一种资源转移视频质量检测装置，其特征在于，所述装置包括：

第一获取模块，用于获取待检测资源在资源转移过程的双录视频；所述双录视频为机器人流程自动化系统RPA基于从多个业务系统中获取的资源转移数据生成的；

处理模块，用于对所述资源转移过程中的各项转移行为要素进行检测，获取各所述转移行为要素的合规检测结果；所述转移行为要素基于所述待检测资源的转移双方身份信息和所述双录视频中的语音信息确定；

第二获取模块，用于根据各所述转移行为要素的合规检测结果，获取所述待检测资源转移的质量量化值；

确定模块，用于在所述质量量化值大于预设阈值的情况下，确定所述待检测资源转移的双录视频质量合格。

13.一种资源转移视频质量检测装置，其特征在于，所述装置包括：

发送模块，用于向双录智能识别平台发送所述双录视频，指示所述双录智能识别平台对所述资源转移过程中的各项转移行为要素进行检测，获取各所述转移行为要素的合规检测结果，并根据各所述转移行为要素的合规检测结果，获取所述待检测资源转移的质量量化值，在所述质量量化值大于预设阈值时，确定所述待检测资源转移的双录视频质量合格；其中，所述转移行为要素基于所述待检测资源的转移双方身份信息和所述双录视频中的语音信息确定。

14.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至11中任一项所述的方法的步骤。

15.一种计算机可读存储介质，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11中任一项所述的方法的步骤。

16.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至11中任一项所述的方法的步骤。