CN115953715A - 一种视频检测方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开提供了一种视频检测方法、装置、设备及存储介质，可以接收用户提交的视频检测任务，所述视频检测任务包括待检测的目标视频和至少一个目标检测维度，然后基于目标视频，确定在每个目标检测维度下的多个子检测任务，以及针对每个子检测任务的检测数据，进而基于检测数据，确定子检测任务的检测结果，从而基于得到的多个检测结果，得到目标视频对应的目标检测结果。这样，通过将视频检测任务进行拆解，拆解成不同检测维度下的多个子检测任务，将任务处理细粒度化，通过分别处理各个子检测任务，针对单个任务的处理过程，有效减少数据处理量，加快数据处理速度，减少数据处理时间，提升数据处理效率，减少资源占用率，提升处理稳定性。

Description

一种视频检测方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本公开涉及数据处理技术领域，具体而言，涉及一种视频检测方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着互联网技术的不断发展，各种视频平台应运而生，视频审查工作面对的视频数量呈指数级增长，人工观看视频来识别风险的方式已难以满足需求，因此逐步引入多模态检测模型从而实现对视频的自动化识别，以满足大量视频的审查需求。

随着科技水平的提高，待检测的视频的长度也随之提升，在对视频进行审查的过程中，大多是部署一个检测任务，来对需要审查的视频进行检测，这就导致只能在同一个任务节点上连续执行视频审查时所涉及的所有处理过程，在该任务节点上数据处理量极大，从而易造成处理时间过长，对设备资源的占用率高，影响服务稳定性。

发明内容

本公开实施例至少提供一种视频检测方法、装置、设备及存储介质。

本公开实施例提供了一种视频检测方法，所述方法包括：

接收用户提交的视频检测任务，所述视频检测任务包括待检测的目标视频和至少一个目标检测维度；

基于所述目标视频，确定在每个目标检测维度下的多个子检测任务，以及针对每个子检测任务的检测数据；

基于所述检测数据，确定所述子检测任务的检测结果；

基于得到的多个所述检测结果，得到所述目标视频对应的目标检测结果。

一种可选的实施方式中，通过以下步骤确定所述目标检测维度：

响应于用户提交所述目标视频，为所述用户展示多个预设检测维度，所述多个预设检测维度包括图像检测维度、音频检测维度和文本检测维度；

将所述用户从多个预设检测维度中选择的预设检测维度，确定为所述目标检测维度。

一种可选的实施方式中，所述基于所述目标视频，确定在每个目标检测维度下的多个子检测任务，以及针对每个子检测任务的检测数据，包括：

基于所述视频检测任务，确定在每个目标检测维度下的目标检测任务；

针对每个所述目标检测任务，按照所述目标检测任务所属目标检测维度对应的预设任务划分方式，将所述目标检测任务划分为多个子检测任务；

基于所述目标视频，确定每个所述子检测任务使用的检测数据。

一种可选的实施方式中，所述基于所述目标视频，确定每个所述子检测任务使用的检测数据，包括：

在所述目标检测任务所属的目标检测维度为图像检测维度的情况下，对所述目标视频进行抽帧处理，得到多张第一帧图像；

从所述多张第一帧图像中，确定出每个所述子检测任务使用的检测数据，所述检测数据包括所述多张第一帧图像中的至少一张第一帧图像。

一种可选的实施方式中，所述基于所述目标视频，确定每个所述子检测任务使用的检测数据，包括：

在所述目标检测任务所属的目标检测维度为音频检测维度的情况下，从所述目标视频中解析得到对应的解析音频；

按照预设音频时长，对所述解析音频进行切片处理，得到多段第一音频；

从所述多段第一音频中，确定出每个所述子检测任务使用的检测数据，所述检测数据包括所述多段第一音频中的至少一段第一音频。

一种可选的实施方式中，所述基于所述目标视频，确定每个所述子检测任务使用的检测数据，包括：

在所述目标检测任务所属的目标检测维度为文本检测维度的情况下，对所述目标视频进行抽帧处理，得到多张第二帧图像；

对每张所述第二帧图像进行文字提取处理，得到多段第一文本；

从所述多段第一文本中，确定出每个所述子检测任务使用的检测数据，所述检测数据包括所述多段第一文本中的至少一段第一文本。

一种可选的实施方式中，所述基于所述检测数据，确定所述子检测任务的检测结果，包括：

确定当前可用的多个资源节点，以及每个所述资源节点当前可用的可用资源；

基于每个所述资源节点的所述可用资源以及执行所述子检测任务所需的配置资源，将所述子检测任务和所述检测数据发送至对应的目标资源节点；

调用所述目标资源节点以及与所述子检测任务适配的检测模型，并基于所述检测模型和所述检测数据，在所述目标资源节点上执行所述子检测任务，得到所述检测模型输出的输出结果，所述目标资源节点的可用资源满足处理所述子检测任务所需的所述配置资源；

基于所述输出结果，确定所述子检测任务的检测结果。

一种可选的实施方式中，所述方法还包括：

在处理所述子检测任务的过程中，若发生任务处理异常情况，重新发起处理所述子检测任务的任务请求，其中，所述任务处理异常情况包括网络故障、数据延迟、数据丢失、时间超时中的一种或者多种。

一种可选的实施方式中，在所述基于得到的多个所述检测结果，得到所述目标视频对应的目标检测结果之后，所述方法还包括：

基于所述目标视频对应的目标检测结果，生成结果通知信息，所述结果通知信息包括所述目标视频是否存在风险，在所述目标视频存在风险的情况下每个所述目标检测维度下是否存在风险、以及存在风险的内容在所述目标视频中的位置；

将所述结果通知信息推送给所述用户。

本公开实施例还提供一种视频检测装置，所述装置包括：

任务接收模块，用于接收用户提交的视频检测任务，所述视频检测任务包括待检测的目标视频和至少一个目标检测维度；

任务划分模块，用于基于所述目标视频，确定在每个目标检测维度下的多个子检测任务，以及针对每个子检测任务的检测数据；

第一结果确定模块，用于基于所述检测数据，确定所述子检测任务的检测结果；

第二结果确定模块，用于基于得到的多个所述检测结果，得到所述目标视频对应的目标检测结果。

一种可选的实施方式中，所述任务接收模块通过以下步骤确定所述目标检测维度：

响应于用户提交所述目标视频，为所述用户展示多个预设检测维度，所述多个预设检测维度包括图像检测维度、音频检测维度和文本检测维度；

将所述用户从多个预设检测维度中选择的预设检测维度，确定为所述目标检测维度。

一种可选的实施方式中，所述任务划分模块具体用于：

基于所述视频检测任务，确定在每个目标检测维度下的目标检测任务；

针对每个所述目标检测任务，按照所述目标检测任务所属目标检测维度对应的预设任务划分方式，将所述目标检测任务划分为多个子检测任务；

基于所述目标视频，确定每个所述子检测任务使用的检测数据。

一种可选的实施方式中，所述任务划分模块在用于所述基于所述目标视频，确定每个所述子检测任务使用的检测数据时，具体用于：

在所述目标检测任务所属的目标检测维度为图像检测维度的情况下，对所述目标视频进行抽帧处理，得到多张第一帧图像；

从所述多张第一帧图像中，确定出每个所述子检测任务使用的检测数据，所述检测数据包括所述多张第一帧图像中的至少一张第一帧图像。

一种可选的实施方式中，所述任务划分模块在用于所述基于所述目标视频，确定每个所述子检测任务使用的检测数据时，具体用于：

在所述目标检测任务所属的目标检测维度为音频检测维度的情况下，从所述目标视频中解析得到对应的解析音频；

按照预设音频时长，对所述解析音频进行切片处理，得到多段第一音频；

从所述多段第一音频中，确定出每个所述子检测任务使用的检测数据，所述检测数据包括所述多段第一音频中的至少一段第一音频。

一种可选的实施方式中，所述任务划分模块在用于所述基于所述目标视频，确定每个所述子检测任务使用的检测数据时，具体用于：

在所述目标检测任务所属的目标检测维度为文本检测维度的情况下，对所述目标视频进行抽帧处理，得到多张第二帧图像；

对每张所述第二帧图像进行文字提取处理，得到多段第一文本；

从所述多段第一文本中，确定出每个所述子检测任务使用的检测数据，所述检测数据包括所述多段第一文本中的至少一段第一文本。

一种可选的实施方式中，所述第一结果确定模块具体用于：

确定当前可用的多个资源节点，以及每个所述资源节点当前可用的可用资源；

基于每个所述资源节点的所述可用资源以及执行所述子检测任务所需的配置资源，将所述子检测任务和所述检测数据发送至对应的目标资源节点；

调用所述目标资源节点以及与所述子检测任务适配的检测模型，并基于所述检测模型和所述检测数据，在所述目标资源节点上执行所述子检测任务，得到所述检测模型输出的输出结果，所述目标资源节点的可用资源满足处理所述子检测任务所需的所述配置资源；

基于所述输出结果，确定所述子检测任务的检测结果。

一种可选的实施方式中，所述装置还包括异常重试模块，所述异常重试模块用于：

在处理所述子检测任务的过程中，若发生任务处理异常情况，重新发起处理所述子检测任务的任务请求，其中，所述任务处理异常情况包括网络故障、数据延迟、数据丢失、时间超时中的一种或者多种。

一种可选的实施方式中，所述装置还包括结果通知模块，所述结果通知模块用于：

基于所述目标视频对应的目标检测结果，生成结果通知信息，所述结果通知信息包括所述目标视频是否存在风险，在所述目标视频存在风险的情况下每个所述目标检测维度下是否存在风险、以及存在风险的内容在所述目标视频中的位置；

将所述结果通知信息推送给所述用户。

本公开实施例还提供一种电子设备，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行上述视频检测方法的步骤。

本公开实施例还提供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，该计算机程序被处理器运行时执行上述视频检测方法的步骤。

本公开实施例提供的视频检测方法、装置、设备及存储介质，可以接收用户提交的视频检测任务，所述视频检测任务包括待检测的目标视频和至少一个目标检测维度，然后基于目标视频，确定在每个目标检测维度下的多个子检测任务，以及针对每个子检测任务的检测数据，进而基于检测数据，确定子检测任务的检测结果，从而基于得到的多个检测结果，得到目标视频对应的目标检测结果。

这样，通过将视频检测任务进行拆解，拆解成不同检测维度下的多个子检测任务，分别处理每个子检测任务得到对应的检测结果，从而综合得到目标视频的目标检测结果，实现将视频检测任务转化为不同的子检测任务串联而成，将任务处理细粒度化，通过分别处理各个子检测任务，针对单个任务的处理过程，有效减少数据处理量，加快数据处理速度，减少数据处理时间，提升数据处理效率，减少资源占用率，提升处理稳定性。

进一步的，通过将各个子检测任务并发处理，有助于提高检测效率，并且可以条件各个子检测任务的检测频率，达到对机器资源的可调节，降低对检测成本。

为使本公开的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本公开实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，此处的附图被并入说明书中并构成本说明书中的一部分，这些附图示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于说明本公开的技术方案。应当理解，以下附图仅示出了本公开的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1示出了本公开实施例所提供的一种传统的视频检测方法的过程示意图；

图2示出了本公开实施例所提供的一种应用场景示意图；

图3示出了本公开实施例所提供的一种视频检测方法的流程图；

图4示出了本公开实施例所提供的另一种视频检测方法的流程图；

图5示出了本公开实施例所提供的视频检测方法的过程示意图；

图6示出了本公开实施例所提供的一种视频检测装置的示意图之一；

图7示出了本公开实施例所提供的一种视频检测装置的示意图之一；

图8示出了本公开实施例所提供的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本公开实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本公开实施例中附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本公开实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本公开的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本公开的范围，而是仅仅表示本公开的选定实施例。基于本公开的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。

本文中术语“和/或”，仅仅是描述一种关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中术语“至少一种”表示多种中的任意一种或多种中的至少两种的任意组合，例如，包括A、B、C中的至少一种，可以表示包括从A、B和C构成的集合中选择的任意一个或多个元素。

经研究发现，随着视频审查工作面对的视频数量呈指数级增长，人工观看视频来识别风险的方式已难以满足需求，逐步引入多模态检测模型来对视频进行自动化的识别。

请参阅图1，图1为本公开实施例提供的一种传统的视频检测方法的过程示意图。如图1中所示，在传统的视频检测过程中，大多是部署一个检测任务，来对需要审查的视频进行检测，这就导致只能在同一个任务节点上连续执行视频审查时所涉及的所有处理过程，具体的，在单一任务节点上将需要审查的待检测视频进行转码处理，然后根据审查需要，对转码后的视频进行图片抽帧、音频分离、文本提取，这里以需要对图片、音频、文本三个方面都进行审查为例进行说明，需要将所有的图片全部输入图片模型，由图片模型对图片进行风险打分，得到图像模型得分，将所有的音频全部输入音频模型，由音频模型对音频进行风险打分，得到音频模型得分，将所有的文本提全部地输入文本模型，由文本模型对文本进行风险打分，得到文本模型得分，接着将所有的图像模型得分、音频模型得分和文本模型得分全部送入决策系统，汇总得到最终检测结果。

然而，在上述过程中，是在同一任务节点上实现视频检测所涉及的所有处理过程，在该任务节点上数据处理量极大，易造成处理时间过长，对

设备资源的占用率高，导致资源不足、通信超限、接口调用失败等问题，5进而可能会增加维护成本和运营成本，影响服务稳定性。

基于上述研究，本公开提供了一种视频检测方法，可以接收用户提交的视频检测任务，所述视频检测任务包括待检测的目标视频和至少一个目标检测维度，然后基于目标视频，确定在每个目标检测维度下的多个子检

测任务，以及针对每个子检测任务的检测数据，进而基于检测数据，确定0子检测任务的检测结果，从而基于得到的多个检测结果，得到目标视频对应的目标检测结果。这样，通过将任务处理细粒度化，针对单个任务的处理过程，有效减少数据处理量，加快数据处理速度。

针对以上方案所存在的缺陷，均是发明人在经过实践并仔细研究后得

出的结果，因此，上述问题的发现过程以及下文中本公开针对上述问题所5提出的解决方案，都应该是发明人在本公开过程中对本公开做出的贡献。

为便于对本实施例进行理解，首先对本公开实施例所公开的一种视频检测方法进行详细介绍，本公开实施例所提供的视频检测方法的执行主体可以是视频检测装置，也可以是具有一定计算能力的电子设备。本实施方

式中，该电子设备可以为服务器。其中，服务器可以是独立的物理服务器，0也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云服务、云数据库、云计算、云存储、大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。

其他实施方式中，该电子设备还可以为终端设备或者其他处理设备，

该终端设备可以为移动设备、终端、车载设备及计算设备等。其它处理设5备可以是包括处理器和存储器的设备，在此不做限定。在一些可能的实现方式中，该视频检测方法可以通过处理器调用存储器中存储的计算机可读指令的方式来实现。

下面对本公开实施例提供的视频检测方法加以说明。

请参阅图2，图2为本公开实施例提供的一种应用场景示意图。如图2中所示，在进行视频检测的场景下，用户端可以将检测任务提交至视频检测系统，这里，所述视频检测系统集成有用于进行检测的多项检测服务，所述视频检测系统能够将检测任务进行拆解，拆解得到多个子任务，并异步执行各个子任务。具体的，所述视频检测系统可以将所述检测任务指示的待检测的视频进行上传和存储，然后基于待检测的视频对所述检测任务进行拆解，在任务拆解的过程中具体的可以使用到视频抽帧服务、音频分离服务和文本提取服务，生成拆解后的多个子任务，接着分别执行每个子任务，在子任务执行的过程中具体的可以使用到预先设置好的检测模型服务，所述检测模型服务提供有图像检测模型、音频检测模型和文本检测模型，这里同时会通过预先设置好的规则引擎，得到每个子任务的检测结果，接着将多个子任务的检测结果进行合并，得到总的检测结果，并向所述用户端进行结果通知。

这样，通过将视频检测任务进行拆解，拆解成不同检测维度下的多个子检测任务，分别处理每个子检测任务得到对应的检测结果，从而综合得到目标视频的目标检测结果，实现将视频检测任务转化为不同的子检测任务串联而成，将任务处理细粒度化，通过分别处理各个子检测任务，针对单个任务的处理过程，有效减少数据处理量，加快数据处理速度，减少数据处理时间，提升数据处理效率，减少资源占用率，提升处理稳定性。

请参阅图3，图3为本公开实施例提供的一种视频检测方法的流程图。如图3中所示，本公开实施例提供的视频检测方法包括：

S301：接收用户提交的视频检测任务，所述视频检测任务包括待检测的目标视频和至少一个目标检测维度。

这里，所述视频检测任务携带有链接，所述链接指示所述目标视频的存储位置，可以根据所述链接从所述存储位置处获取存储视频，即获取到待检测的目标视频。

在一些可能的实施方式中，若所述视频检测系统被设置为能够对预设格式的视频进行检测，此时可以确定所述存储视频的文件格式，在所述存储文件视频的文件格式与所述预设格式不一致的情况下，对所述存储视频进行转码处理转换，得到所述预设格式的视频，将转换格式后的视频确定为所述目标视频。

可选地，针对所述用户提交的其他形式的待检测数据，同样还可以对音频、直播视频、直播音频等其他形式的数据进行检测。

其中，所述目标检测维度指示所述视频检测任务需要检测的模态，即需要对所述目标视频进行检测的模态。示例性的，所述目标检测维度可以是图像检测维度、音频检测维度等。

在一些可能的实施方式中，通过以下步骤确定所述目标检测维度：

响应于用户提交所述目标视频，为所述用户展示多个预设检测维度，所述多个预设检测维度包括图像检测维度、音频检测维度和文本检测维度；

将所述用户从多个预设检测维度中选择的预设检测维度，确定为所述目标检测维度。

在其他实施方式中，若所述用户未从多个预设检测维度中进行选择，可以根据所述用户提交的待检测数据的形式，为所述用户的待检测数据配置合适的目标检测维度。

示例性的，若所述用户提交的是待检测的视频，可以为该用户配置图像检测维度、音频检测维度和文本检测维度。

又一示例中，若所述用户提交的是待检测的音频，可以为该用户配置音频检测维度和文本检测维度。

S302：基于所述目标视频，确定在每个目标检测维度下的多个子检测任务，以及针对每个子检测任务的检测数据。

该步骤中，在确定所述至少一个目标检测维度后，可以根据所述目标检测维度，生成各个所述目标检测维度下的多个子检测任务，同时确定针对每个子检测任务的检测数据。

具体的，在一些可能的实施方式中，所述基于所述目标视频，确定在每个目标检测维度下的多个子检测任务，以及针对每个子检测任务的检测数据，包括：

基于所述视频检测任务，确定在每个目标检测维度下的目标检测任务；

针对每个所述目标检测任务，按照所述目标检测任务所属目标检测维度对应的预设任务划分方式，将所述目标检测任务划分为多个子检测任务；

基于所述目标视频，确定每个所述子检测任务使用的检测数据。

上述步骤中，可以按照所述目标检测维对所述视频检测任务进行拆解，确定在每个目标检测维度下的目标检测任务，这里，可以为每个所述目标检测任务标注任务标识，进而可以按照所述任务标识，将各个所述目标检测任务进行区分，针对每个所述目标检测任务，分别按照各自所属目标检测维度对应的预设任务划分方式，生成多个子检测任务，并确定每个所述子检测任务使用的检测数据。

这样，将视频检测任务进行拆解，拆解成不同的目标检测任务，每个目标检测任务下包括同一目标检测维度下的处理任务链，该任务链通过多个子检测任务进行串联组成，实现将各个所述目标检测任务的处理进度和处理节奏都进行隔离，并行进行子检测任务的划分，从而有效提升检测效率，同时，通过任务标识实现同一目标检测维度下的上下游标识互通，实现每个目标检测维度下的任务链驱动。

其中，所述预设任务划分方式指示每个子检测任务的划分方式，具体的，指示有每个子检测任务使用的检测数据。

这里，不同的目标检测维度对应的预设任务划分方式不同，从而得到的子检测任务也不同，相应的所述子检测任务使用的检测数据也不同。

相应地，在一些可能的实施方式中，在所述目标检测任务所属的目标检测维度为图像检测维度的情况下，对所述目标视频进行抽帧处理，得到多张第一帧图像，从所述多张第一帧图像中，确定出每个所述子检测任务使用的检测数据，所述检测数据包括所述多张第一帧图像中的至少一张第一帧图像。

这里，可以对整个所述目标视频进行抽帧处理，如此，得到的多张第一帧图像涵盖所述目标视频的所有图像内容，有助于保障检测的全面性。

可选地，在对图像进行检测使，大多是对图像中出现的人物的动作、姿态等进行检测，为了提高数据处理速度，可以对所述目标视频进行关键帧抽帧处理，只抽取图像内容包含人物的第一帧图像。

其中，根据实际检测需求，这里每个子检测任务使用的第一帧图像的数量可以具体设定，在此不作限制。

一些可能的实施方式中，在所述目标检测任务所属的目标检测维度为音频检测维度的情况下，从所述目标视频中解析得到对应的解析音频，然后按照预设音频时长，对所述解析音频进行切片处理，得到多段第一音频，进而从所述多段第一音频中，确定出每个所述子检测任务使用的检测数据，所述检测数据包括所述多段第一音频中的至少一段第一音频。

其中，所述预设音频时长可以根据实际检测需求设定，在此不作限制。

同时，根据实际检测需求，这里每个子检测任务使用的第一音频的数量可以具体设定，在此不作限制。

一些可能的实施方式中，在所述目标检测任务所属的目标检测维度为文本检测维度的情况下，对所述目标视频进行抽帧处理，得到多张第二帧图像，然后对每张所述第二帧图像进行文字提取处理，得到多段第一文本，进而从所述多段第一文本中，确定出每个所述子检测任务使用的检测数据，所述检测数据包括所述多段第一文本中的至少一段第一文本。

其中，根据实际检测需求，这里每个子检测任务使用的第一文本的数量可以具体设定，在此不作限制。

在本实施方式中，是先从所述目标视频中抽取出第二帧图像，再对第二帧图像进行文字提取处理，得到多段第一文本，在其他实施方式中，还可以是从所述目标视频中解析得到对应的解析音频，然后按照预设音频时长，对所述解析音频进行切片处理，得到多段第二音频，然后对每段所述第二音频进行文字提取处理，得到多段第二文本，进而从所述多段第二文本中，确定出每个所述子检测任务使用的检测数据，所述检测数据包括所述多段第二文本中的至少一段第二文本。

这里，在待检测数据为直播视频的情况下，其目标检测任务及子检测任务的生成方式，与上述对所述视频检测任务进行任务拆解的方式相同，在此不再赘述。

在待检测数据为音频或直播音频的情况下，其目标检测任务及子检测任务的生成方式，与上述对所述视频检测任务进行任务拆解的方式的不同之处在于，目标检测维度不会为图像检测维度，不会拆解出图像检测维度下的目标检测任务以及对应的子检测任务。

S303：基于所述检测数据，确定所述子检测任务的检测结果。

该步骤中，在划分得到多个子检测任务后，可以分别对每个子检测任务记性处理，得到所述子检测任务的检测结果。

其中，多个子检测任务可以并行处理，实现资源服务通用，并且可以根据每个子检测任务使用的检测数据的数据量不同，对各个子检测任务的检测速度进行适当调节。

这样，将整体的视频检测任务逐级拆分，分别处理，不再依赖单机的服务资源，无需特殊资源规格的处理设备，降低检测成本。

一些可能的实施方式中，所述基于所述检测数据，确定所述子检测任务的检测结果，包括：

确定当前可用的多个资源节点，以及每个所述资源节点当前可用的可用资源；

基于每个所述资源节点的所述可用资源以及执行所述子检测任务所需的配置资源，将所述子检测任务和所述检测数据发送至对应的目标资源节点；

调用所述目标资源节点以及与所述子检测任务适配的检测模型，并基于所述检测模型和所述检测数据，在所述目标资源节点上执行所述子检测任务，得到所述检测模型输出的输出结果，所述目标资源节点的可用资源满足处理所述子检测任务所需的所述配置资源；

基于所述输出结果，确定所述子检测任务的检测结果。

这里，预先训练好多个检测模型，每个所述检测模型可以对一个检测维度下的检测数据进行检测，与所述子检测任务适配的检测模型的检测维度，与该子检测任务使用的检测数据相匹配。

可选地，预先设置有图像检测模型、音频检测模型和文本检测模型，在子检测任务使用的检测数据为帧图像的情况下，为该子检测任务调用所述图像检测模型，同理，在子检测任务使用的检测数据为音频的情况下，为该子检测任务调用所述音频检测模型，在子检测任务使用的检测数据为文本的情况下，为该子检测任务调用所述文本检测模型。

其中，在将检测数据输入适配的检测模型后，所述检测模型能够对所述检测数据进行风险检测，并输出该检测数据对应的输出结果，所述输出结果包括该检测数据对应的风险分数。

接着，可以根据预设的策略决策指示的预设阈值，将预设阈值和所述输出结果包括的风险分数进行比较，得出所述子检测任务的检测结果。

这里，所述检测结果包括所述子检测任务存在风险和所述子检测任务不存在风险。

具体的，在所述风险分数大于或等于所述预设阈值的情况下，可以确定所述检测结果为所述子检测任务存在风险，在所述风险分数小于所述预设阈值的情况下，可以确定所述检测结果为所述子检测任务不存在风险。

为了提升任务处理的完整性，可以在消息系统中处理所述子检测任务，还可以通过RocketMQ等技术的数据触发能力，实现任务处理过程中的异常重试，保障每一个检测数据都不会丢失。

具体的，在一些可能的实施方式中，可以在处理所述子检测任务的过程中，若发生任务处理异常情况，重新发起处理所述子检测任务的任务请求，其中，所述任务处理异常情况包括网络故障、数据延迟、数据丢失、时间超时中的一种或者多种。

在一些可能的实施方式中，还可以通过对每个子检测任务进行任务状态记录和任务处理结果存储，保障在未发生任务处理异常的情况下，同一子检测任务不会重复处理，从而有效节约资源，提升检测效率，保证检测结果和检测数据的数量一致性。

S304：基于得到的多个所述检测结果，得到所述目标视频对应的目标检测结果。

该步骤中，首先可以对从同一所述目标检测任务划分出的所述子检测任务进行检测结果的合并，得到每个所述目标检测任务的检测结果，然后可以将所有所述目标检测任务的检测结果进行合并，从而得到所述目标视频对应的目标检测结果。

可选地，可以建立结果统计页面，在页面上通过列表、方格、图表等形式，对所述目标检测结果进行统计。

本公开实施例提供的视频检测方法，可以接收用户提交的视频检测任务，所述视频检测任务包括待检测的目标视频和至少一个目标检测维度，然后基于目标视频，确定在每个目标检测维度下的多个子检测任务，以及针对每个子检测任务的检测数据，进而基于检测数据，确定子检测任务的检测结果，从而基于得到的多个检测结果，得到目标视频对应的目标检测结果。

这样，通过将视频检测任务进行拆解，拆解成不同检测维度下的多个子检测任务，分别处理每个子检测任务得到对应的检测结果，从而综合得到目标视频的目标检测结果，实现将视频检测任务转化为不同的子检测任务串联而成，将任务处理细粒度化，通过分别处理各个子检测任务，针对单个任务的处理过程，有效减少数据处理量，加快数据处理速度，减少数据处理时间，提升数据处理效率，减少资源占用率，提升处理稳定性。

进一步的，通过将各个子检测任务并发处理，有助于提高检测效率，并且可以条件各个子检测任务的检测频率，达到对机器资源的可调节，降低对检测成本。

请参阅图4，图4为本公开实施例提供的另一种视频检测方法的流程图。如图4中所示，本公开实施例提供的视频检测方法包括：

S401：接收用户提交的视频检测任务，所述视频检测任务包括待检测的目标视频和至少一个目标检测维度。

S402：基于所述目标视频，确定在每个目标检测维度下的多个子检测任务，以及针对每个子检测任务的检测数据。

S403：基于所述检测数据，确定所述子检测任务的检测结果。

S404：基于得到的多个所述检测结果，得到所述目标视频对应的目标检测结果。

其中，步骤S401至步骤S404的描述可以参照步骤S301至步骤S304的描述，并且可以达到相同的技术效果和解决相同的技术问题，在此不做赘述。

S405：基于所述目标视频对应的目标检测结果，生成结果通知信息，所述结果通知信息包括所述目标视频是否存在风险，在所述目标视频存在风险的情况下每个所述目标检测维度下是否存在风险、以及存在风险的内容在所述目标视频中的位置。

示例性的，所述结果通知信息可以为目标视频存在风险，具体的在图像检测维度下存在风险，在音频检测维度和文本检测维度下不存在风险，存在风险的内容在所述目标视频的第20s-25s。

S406：将所述结果通知信息推送给所述用户。

该步骤中，在得到所述结果通知信息后，可以将所述结果通知信息发送发给所述用户，以便所述用户知晓所述视频检测任务的结果。

可选地，还可以根据所述用户的需求，在预设时间点为所述用户推送所述视频检测任务的检测进度，以便用户实时掌握任务检测情况。

请参阅图5，图5为本公开实施例提供的视频检测方法的过程示意图。如图5中所示，以接收到视频检测任务、直播视频检测任务、音频检测任务和直播音频检测任务这四种总的检测任务为例进行说明，针对每个总的检测任务，首先可以按照其对应的目标检测维度，确定在每个所述目标检测维度下的目标检测任务，具体的，针对视频检测任务和直播视频检测任务，其对应的所述目标检测任务可以包括图像检测任务、音频检测任务和文本检测任务中的一种或多种，针对音频检测任务和直播音频检测任务，其对应的所述目标检测任务可以包括音频检测任务和文本检测任务中的一种或多种，然后，针对每个所述目标检测任务，按照所述目标检测任务所属目标检测维度对应的预设任务划分方式，将所述目标检测任务划分为多个子检测任务，并确定每个所述子检测任务使用的检测数据，进而分别执行每个所述子检测任务，得到每个所述子检测任务的检测结果，从而可以将从同一所述目标检测任务划分出的所述子检测任务进行检测结果的合并，得到每个所述目标检测任务的检测结果，然后可以将所有所述目标检测任务的检测结果进行合并，从而得到最终的目标检测结果，接着可以将目标检测结果写入缓存，例如日志详情队列中，以在后续基于目标检测结果生成结果通知信息，并将所述结果通知信息推送给对应的用户。

本公开实施例提供的视频检测方法，可以接收用户提交的视频检测任务，所述视频检测任务包括待检测的目标视频和至少一个目标检测维度，然后基于目标视频，确定在每个目标检测维度下的多个子检测任务，以及针对每个子检测任务的检测数据，进而基于检测数据，确定子检测任务的检测结果，从而基于得到的多个检测结果，得到目标视频对应的目标检测结果。

这样，通过将视频检测任务进行拆解，拆解成不同检测维度下的多个子检测任务，分别处理每个子检测任务得到对应的检测结果，从而综合得到目标视频的目标检测结果，实现将视频检测任务转化为不同的子检测任务串联而成，将任务处理细粒度化，通过分别处理各个子检测任务，针对单个任务的处理过程，有效减少数据处理量，加快数据处理速度，减少数据处理时间，提升数据处理效率，减少资源占用率，提升处理稳定性。

进一步的，通过将各个子检测任务并发处理，有助于提高检测效率，并且可以条件各个子检测任务的检测频率，达到对机器资源的可调节，降低对检测成本。

本领域技术人员可以理解，在具体实施方式的上述方法中，各步骤的撰写顺序并不意味着严格的执行顺序而对实施过程构成任何限定，各步骤的具体执行顺序应当以其功能和可能的内在逻辑确定。

基于同一发明构思，本公开实施例中还提供了与视频检测方法对应的视频检测装置，由于本公开实施例中的装置解决问题的原理与本公开实施例上述视频检测方法相似，因此装置的实施可以参见方法的实施，重复之处不再赘述。

请参阅图6和图7，图6为本公开实施例提供的一种视频检测装置的示意图之一，图7为本公开实施例提供的一种视频检测装置的示意图之二。本公开实施例提供的视频检测装置，应用于上述的视频检测系统，所述视频检测装置可以与所述视频检测系统为不同名称下的相同装置，所述视频检测装置也可以是所述视频检测系统的一部分，所述视频检测装置中的模块与所述视频检测系统中对应功能的组件可以耦合在一起，共同实现同一功能。如图6中所示，本公开实施例提供的视频检测装置600包括：

任务接收模块610，用于接收用户提交的视频检测任务，所述视频检测任务包括待检测的目标视频和至少一个目标检测维度；

任务划分模块620，用于基于所述目标视频，确定在每个目标检测维度下的多个子检测任务，以及针对每个子检测任务的检测数据；

第一结果确定模块630，用于基于所述检测数据，确定所述子检测任务的检测结果；

第二结果确定模块640，用于基于得到的多个所述检测结果，得到所述目标视频对应的目标检测结果。

一种可选的实施方式中，所述任务接收模块610通过以下步骤确定所述目标检测维度：

响应于用户提交所述目标视频，为所述用户展示多个预设检测维度，所述多个预设检测维度包括图像检测维度、音频检测维度和文本检测维度；

将所述用户从多个预设检测维度中选择的预设检测维度，确定为所述目标检测维度。

一种可选的实施方式中，所述任务划分模块620具体用于：

基于所述视频检测任务，确定在每个目标检测维度下的目标检测任务；

针对每个所述目标检测任务，按照所述目标检测任务所属目标检测维度对应的预设任务划分方式，将所述目标检测任务划分为多个子检测任务；

基于所述目标视频，确定每个所述子检测任务使用的检测数据。

一种可选的实施方式中，所述任务划分模块620在用于所述基于所述目标视频，确定每个所述子检测任务使用的检测数据时，具体用于：

在所述目标检测任务所属的目标检测维度为图像检测维度的情况下，对所述目标视频进行抽帧处理，得到多张第一帧图像；

从所述多张第一帧图像中，确定出每个所述子检测任务使用的检测数据，所述检测数据包括所述多张第一帧图像中的至少一张第一帧图像。

一种可选的实施方式中，所述任务划分模块620在用于所述基于所述目标视频，确定每个所述子检测任务使用的检测数据时，具体用于：

在所述目标检测任务所属的目标检测维度为音频检测维度的情况下，从所述目标视频中解析得到对应的解析音频；

按照预设音频时长，对所述解析音频进行切片处理，得到多段第一音频；

从所述多段第一音频中，确定出每个所述子检测任务使用的检测数据，所述检测数据包括所述多段第一音频中的至少一段第一音频。

一种可选的实施方式中，所述任务划分模块620在用于所述基于所述目标视频，确定每个所述子检测任务使用的检测数据时，具体用于：

在所述目标检测任务所属的目标检测维度为文本检测维度的情况下，对所述目标视频进行抽帧处理，得到多张第二帧图像；

对每张所述第二帧图像进行文字提取处理，得到多段第一文本；

从所述多段第一文本中，确定出每个所述子检测任务使用的检测数据，所述检测数据包括所述多段第一文本中的至少一段第一文本。

一种可选的实施方式中，所述第一结果确定模块630具体用于：

确定当前可用的多个资源节点，以及每个所述资源节点当前可用的可用资源；

基于每个所述资源节点的所述可用资源以及执行所述子检测任务所需的配置资源，将所述子检测任务和所述检测数据发送至对应的目标资源节点；

调用所述目标资源节点以及与所述子检测任务适配的检测模型，并基于所述检测模型和所述检测数据，在所述目标资源节点上执行所述子检测任务，得到所述检测模型输出的输出结果，所述目标资源节点的可用资源满足处理所述子检测任务所需的所述配置资源；

基于所述输出结果，确定所述子检测任务的检测结果。

一种可选的实施方式中，如图7中所示，所述装置还包括异常重试模块650，所述异常重试模块650用于：

在处理所述子检测任务的过程中，若发生任务处理异常情况，重新发起处理所述子检测任务的任务请求，其中，所述任务处理异常情况包括网络故障、数据延迟、数据丢失、时间超时中的一种或者多种。

一种可选的实施方式中，如图7中所示，所述装置还包括结果通知模块660，所述结果通知模块660用于：

基于所述目标视频对应的目标检测结果，生成结果通知信息，所述结果通知信息包括所述目标视频是否存在风险，在所述目标视频存在风险的情况下每个所述目标检测维度下是否存在风险、以及存在风险的内容在所述目标视频中的位置；

将所述结果通知信息推送给所述用户。

关于装置中的各模块的处理流程、以及各模块之间的交互流程的描述可以参照上述方法实施例中的相关说明，这里不再详述。

本公开实施例提供的视频检测装置，可以接收用户提交的视频检测任务，所述视频检测任务包括待检测的目标视频和至少一个目标检测维度，然后基于目标视频，确定在每个目标检测维度下的多个子检测任务，以及针对每个子检测任务的检测数据，进而基于检测数据，确定子检测任务的检测结果，从而基于得到的多个检测结果，得到目标视频对应的目标检测结果。

这样，通过将视频检测任务进行拆解，拆解成不同检测维度下的多个子检测任务，分别处理每个子检测任务得到对应的检测结果，从而综合得到目标视频的目标检测结果，实现将视频检测任务转化为不同的子检测任务串联而成，将任务处理细粒度化，通过分别处理各个子检测任务，针对单个任务的处理过程，有效减少数据处理量，加快数据处理速度，减少数据处理时间，提升数据处理效率，减少资源占用率，提升处理稳定性。

进一步的，通过将各个子检测任务并发处理，有助于提高检测效率，并且可以条件各个子检测任务的检测频率，达到对机器资源的可调节，降低对检测成本。

对应于上述的视频检测方法，本公开实施例还提供了一种电子设备800，如图8所示，为本公开实施例提供的电子设备800的结构示意图，包括：

处理器810、存储器820、和总线830；存储器820用于存储执行指令，包括内存821和外部存储器822；这里的内存821也称内存储器，用于暂时存放处理器810中的运算数据，以及与硬盘等外部存储器822交换的数据，处理器810通过内存821与外部存储器822进行数据交换，当所述计算机设备800运行时，所述处理器810与所述存储器820之间通过总线830通信，使得所述处理器810可以执行上述的视频检测方法的步骤。

本公开实施例还提供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，该计算机程序被处理器运行时执行上述方法实施例中所述的视频检测方法的步骤。其中，该存储介质可以是易失性或非易失的计算机可读取存储介质。

本公开实施例还提供一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括有计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时可以执行上述方法实施例中所述的视频检测方法的步骤，具体可参见上述方法实施例，在此不再赘述。

其中，上述计算机程序产品可以具体通过硬件、软件或其结合的方式实现。在一个可选实施例中，所述计算机程序产品具体体现为计算机存储介质，在另一个可选实施例中，计算机程序产品具体体现为软件产品，例如软件开发包(Software Development Kit，SDK)等等。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的设备和装置的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。在本公开所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备、装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，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，又例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者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者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本公开各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。

所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个处理器可执行的非易失的计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本公开的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案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计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本公开各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本公开的具体实施方式，用以说明本公开的技术方案，而非对其限制，本公开的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本公开进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本公开揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本公开实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本公开的保护范围之内。因此，本公开的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims (12)

1.一种视频检测方法，其特征在于，所述方法包括：

接收用户提交的视频检测任务，所述视频检测任务包括待检测的目标视频和至少一个目标检测维度；

基于所述目标视频，确定在每个目标检测维度下的多个子检测任务，以及针对每个子检测任务的检测数据；

基于所述检测数据，确定所述子检测任务的检测结果；

基于得到的多个所述检测结果，得到所述目标视频对应的目标检测结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过以下步骤确定所述目标检测维度：

响应于用户提交所述目标视频，为所述用户展示多个预设检测维度，所述多个预设检测维度包括图像检测维度、音频检测维度和文本检测维度；

将所述用户从多个预设检测维度中选择的预设检测维度，确定为所述目标检测维度。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标视频，确定在每个目标检测维度下的多个子检测任务，以及针对每个子检测任务的检测数据，包括：

基于所述视频检测任务，确定在每个目标检测维度下的目标检测任务；

针对每个所述目标检测任务，按照所述目标检测任务所属目标检测维度对应的预设任务划分方式，将所述目标检测任务划分为多个子检测任务；

基于所述目标视频，确定每个所述子检测任务使用的检测数据。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标视频，确定每个所述子检测任务使用的检测数据，包括：

在所述目标检测任务所属的目标检测维度为图像检测维度的情况下，对所述目标视频进行抽帧处理，得到多张第一帧图像；

从所述多张第一帧图像中，确定出每个所述子检测任务使用的检测数据，所述检测数据包括所述多张第一帧图像中的至少一张第一帧图像。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标视频，确定每个所述子检测任务使用的检测数据，包括：

在所述目标检测任务所属的目标检测维度为音频检测维度的情况下，从所述目标视频中解析得到对应的解析音频；

按照预设音频时长，对所述解析音频进行切片处理，得到多段第一音频；

从所述多段第一音频中，确定出每个所述子检测任务使用的检测数据，所述检测数据包括所述多段第一音频中的至少一段第一音频。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标视频，确定每个所述子检测任务使用的检测数据，包括：

在所述目标检测任务所属的目标检测维度为文本检测维度的情况下，对所述目标视频进行抽帧处理，得到多张第二帧图像；

对每张所述第二帧图像进行文字提取处理，得到多段第一文本；

从所述多段第一文本中，确定出每个所述子检测任务使用的检测数据，所述检测数据包括所述多段第一文本中的至少一段第一文本。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述检测数据，确定所述子检测任务的检测结果，包括：

确定当前可用的多个资源节点，以及每个所述资源节点当前可用的可用资源；

基于每个所述资源节点的所述可用资源以及执行所述子检测任务所需的配置资源，将所述子检测任务和所述检测数据发送至对应的目标资源节点；

调用所述目标资源节点以及与所述子检测任务适配的检测模型，并基于所述检测模型和所述检测数据，在所述目标资源节点上执行所述子检测任务，得到所述检测模型输出的输出结果，所述目标资源节点的可用资源满足处理所述子检测任务所需的所述配置资源；

基于所述输出结果，确定所述子检测任务的检测结果。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

在处理所述子检测任务的过程中，若发生任务处理异常情况，重新发起处理所述子检测任务的任务请求，其中，所述任务处理异常情况包括网络故障、数据延迟、数据丢失、时间超时中的一种或者多种。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述基于得到的多个所述检测结果，得到所述目标视频对应的目标检测结果之后，所述方法还包括：

基于所述目标视频对应的目标检测结果，生成结果通知信息，所述结果通知信息包括所述目标视频是否存在风险，在所述目标视频存在风险的情况下每个所述目标检测维度下是否存在风险、以及存在风险的内容在所述目标视频中的位置；

将所述结果通知信息推送给所述用户。

10.一种视频检测装置，其特征在于，所述装置包括：

任务接收模块，用于接收用户提交的视频检测任务，所述视频检测任务包括待检测的目标视频和至少一个目标检测维度；

任务划分模块，用于基于所述目标视频，确定在每个目标检测维度下的多个子检测任务，以及针对每个子检测任务的检测数据；

第一结果确定模块，用于基于所述检测数据，确定所述子检测任务的检测结果；

第二结果确定模块，用于基于得到的多个所述检测结果，得到所述目标视频对应的目标检测结果。

11.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行如权利要求1至9中任一项所述的视频检测方法的步骤。

12.一种计算机可读存储介质，其特征在于，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1至9中任一项所述的视频检测方法的步骤。

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