CN116208818A - 一种车载多媒体播放内容过滤方法、装置 - Google Patents

一种车载多媒体播放内容过滤方法、装置 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种车载多媒体播放内容过滤方法、装置，所述方法包括：获取车内人员人脸识别结果；获取车载多媒体当前播放的播放内容分级结果；根据所述车内人员人脸识别结果以及所述车载多媒体当前播放的播放内容分级结果判断是否需要内容过滤，若是，则暂停播放当前播放的播放内容，并根据所述车内人员人脸识别结果以及所述车载多媒体当前播放的播放内容分级结果生成交互提示界面。本发明根据摄像头采集的人脸识别图像，以及用户实时使用车载多媒体系统播放的音视频的附加信息，通过预设分级规则来判定当前播放的音视频是否适合当前车内人员收听或观看，有效提高车载多媒体信息安全的实效性和准确性，维护车载多媒体播放平台的健康和绿色。

Description

一种车载多媒体播放内容过滤方法、装置
技术领域
本申请涉及车辆智能控制技术领域，具体涉及一种车载多媒体播放内容过滤方法、车载多媒体播放内容过滤装置。
背景技术
目前国内各大城市私家车辆占比越来越高，汽车已经逐步走进千家万户。随着中长旅途变得普遍，旅行过程中经常使用车载音乐，广播，在线视频等媒体来打发漫长的旅途时光，其中各种媒体来源广泛和丰富，能够满足普通成年人的影视听娱乐诉求，但是往往大部分应用没有对媒体数据来源进行精心鉴别和依据使用者的可被允许观看范围进行界定，家长们往往担心很多不合规甚至于非法的内容扰乱孩子们的身心健康，所以对于车端应用的多媒体内容来源进行分年龄展示不同级别的内容尤为重要。
发明内容
本发明的目的在于提供一种车载多媒体播放内容过滤方法、车载多媒体播放内容过滤装置，来至少解决上述的一个技术问题。
本发明提供了下述方案：
根据本发明的一个方面，提供一种车载多媒体播放内容过滤方法，包括：
获取车内人员人脸识别结果；
获取车载多媒体当前播放的播放内容分级结果；
根据所述车内人员人脸识别结果以及所述获取车载多媒体当前播放的播放内容分级结果判断是否需要内容过滤，若是，则
暂停播放当前播放的播放内容，并根据所述车内人员人脸识别结果以及所述车载多媒体当前播放的播放内容分级结果生成交互提示界面。
可选地，所述获取车内人员人脸识别结果包括：
采集车内人员人脸图像；
获取车机网络连接状态；
判断所述车机网络连接状态是否正常，若是，则
将所述车内人员人脸图像加密并上传至云端人脸识别数据模型；
获取云端人脸识别数据模型下发的根据所述车内人员人脸图像计算的车内人员人脸识别结果。
可选地，所述获取车内人员人脸识别结果包括：
若所述车机网络连接状态异常，则
获取预设人脸识别模型数据库；
将所述车内人员人脸图像与所述预设人脸识别模型数据库进行匹配，获得车内人员人脸识别结果。
可选地，所述获取车载多媒体当前播放的播放内容分级结果包括：
获取车载多媒体当前播放的播放内容；
判断所述播放内容的类型是否为音频，若是，则获取音频数据；
根据所述车载多媒体当前播放的音频数据通过预设音频分级策略，获得当前播放的音频数据的分级结果；
若所述播放内容的类型为视频，则获取视频数据；
根据所述车载多媒体当前播放的视频数据通过预设视频分级策略，获得当前播放的视频数据的分级结果。
可选地，所述获取音频数据包括获取音频数据的摘要信息以及歌词信息；
所述根据所述车载多媒体当前播放的音频数据通过预设音频分级策略，获得当前播放的音频数据的分级结果包括：
获取预设敏感词字典树；
将所述音频数据的摘要信息和/或歌词信息分别与所述预设敏感词字典树进行比对，判断所述音频数据的摘要信息和/或歌词信息中是否包含敏感词，若是，则
根据预设敏感词字典树的敏感词级别获得当前播放的音频数据的分级结果。
可选地，所述获取视频数据包括获取视频数据的关键帧图像信息以及关键帧图像信息对应的文字信息；
所述获取视频数据的关键帧图像信息包括：
根据预设关键帧抽取规则获取当前播放的视频数据时间节点后的多个关键帧，作为关键帧图像信息；
所述获取视频数据的关键帧图像信息对应的文字信息包括：
识别所述关键帧图像信息中的字幕；
将所述字幕进行切词处理，获得关键帧图像对应的文字信息。
可选地，所述根据所述车载多媒体当前播放的视频数据通过预设视频分级策略，获得当前播放的视频数据的分级结果包括：
获取预设视频分级机器学习模型；
将所述视频数据的关键帧图像信息与预设视频分级机器学习模型进行比对，获得关键帧图像信息的分级评分；
将所述视频数据的关键帧图像信息对应的文字信息通过所述预设视频分级机器学习模型进行识别，获得关键帧图像信息对应的文字信息的分级评分；
将所述关键帧图像信息的分级评分以及所述关键帧图像信息对应的文字信息的分级评分进行融合，获得当前播放的视频数据的分级结果。
可选地，所述根据所述车内人员人脸识别结果以及所述获取车载多媒体当前播放的播放内容分级结果判断是否需要内容过滤包括：
根据所述车内人员人脸识别结果获取车内人员的年龄分级；
判断所述车载多媒体当前播放的音频或视频分级结果是否超过所述车内人员的年龄分级，若是，
则暂停当前播放的音频或视频，并生成交互提示界面，其中
所述交互提示界面包括交互提示信息、停止播放按键以及继续播放按键。
可选地，所述车载多媒体播放内容过滤方法进一步包括：
获取用户对所述交互提示界面的操作指令；
根据所述操作指令控制继续播放或停止播放当前播放的音频或视频。
本发明还提供了一种车载多媒体播放内容过滤装置，包括：
人脸识别结果获取模块，所述人脸识别结果获取模块用于获取车内人员人脸识别结果；
播放内容分级结果获取模块，所述播放内容分级结果获取模块用于获取车载多媒体当前播放的播放内容分级结果；
判断模块，所述判断模块用于根据所述车内人员人脸识别结果以及所述获取车载多媒体当前播放的播放内容分级结果判断是否需要内容过滤；
控制模块，所述控制模块用于暂停播放当前播放的播放内容，并根据所述车内人员人脸识别结果以及所述车载多媒体当前播放的播放内容分级结果生成交互提示界面。
本发明与现有技术相比具有以下的优点：
本发明根据摄像头采集的人脸图像，以及用户实时使用车载多媒体系统播放的音视频的附加信息，通过预设分级规则来判定当前播放的音视频是否适合当前车内人员收听或观看，若与当前车内人员的年龄级别不符合则暂停播放当前播放的音视频并对车内人员进行交互并提示，以保护车内人员的身心健康，本发明有效提高车载多媒体信息安全的实效性和准确性，维护车载多媒体播放平台的健康和绿色。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，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的附图。
图1为本发明一实施例的车载多媒体播放内容过滤方法的流程示意图；
图2为本发明一实施例的车载多媒体播放内容过滤方法的人脸识别流程示意图；
图3为本发明一实施例的车载多媒体播放内容过滤装置的结构示意图；
图4为可以实现本发明车载多媒体播放内容过滤方法的电子设备结构图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明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做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。
图1为本发明一实施例的车载多媒体播放内容过滤方法的流程示意图；
如图1所示，一种车载多媒体播放内容过滤方法，包括：
步骤1：获取车内人员人脸识别结果；
步骤2：获取车载多媒体当前播放的播放内容分级结果；
步骤3：根据车内人员人脸识别结果以及获取车载多媒体当前播放的播放内容分级结果判断是否需要内容过滤，若是，则
步骤4：暂停播放当前播放的播放内容，并根据车内人员人脸识别结果以及车载多媒体当前播放的播放内容分级结果生成交互提示界面。
本发明根据摄像头采集的人脸图像，以及用户实时使用车载多媒体系统播放的音视频的附加信息，通过预设分级规则来判定当前播放的音视频是否适合当前车内人员收听或观看，若与当前车内人员的年龄级别不符合则暂停播放当前播放的音视频并对车内人员进行交互并提示，以保护车内人员的身心健康，本发明有效提高车载多媒体信息安全的实效性和准确性，维护车载多媒体播放平台的健康和绿色。
本实施例中，获取车内人员人脸识别结果包括：
采集车内人员人脸图像；
获取车机网络连接状态；
判断车机网络连接状态是否正常，若是，则
将车内人员人脸图像加密并上传至云端人脸识别数据模型；
获取云端人脸识别数据模型下发的根据车内人员人脸图像计算的车内人员人脸识别结果。
本实施例中，获取车内人员人脸识别结果包括：
若车机网络连接状态异常，则
获取预设人脸识别模型数据库；
将车内人员人脸图像与预设人脸识别模型数据库进行匹配，获得车内人员人脸识别结果。
本实施例中，车内人员人脸识别结果包括车内人员的人脸图像信息及年龄信息。
图2为本发明一实施例的车载多媒体播放内容过滤方法的人脸识别流程示意图；
如图2所示，本实施例中，获取车内人员人脸识别结果包括：
首先车机注册用户账号时，对用户的人脸信息进行采集，具体为通过车机前排和后排IVI屏幕的摄像头硬件进行脸部模型的采集，将采集待录入人脸图像转换成数据模版采集数据集，在上传采集的人脸数据时进行本地加密，加密方法一般采用对称加密，可以高效地进行数据转换并存储。
在实际使用过程中，采集人脸信息后判断当前车机网络连接状态是否正常，当车机网络连接状态正常时采用在线人脸识别，当车机网络连接状态异常时则采用离线人脸识别。
在线人脸识别的流程主要分为以下步骤：
将采集的人脸图像信息加密后上传至云端人脸识别数据模型，云端对加密的人脸图像信息进行解密，将解密的结果与云端人脸识别数据模型的人脸模型进行深度学习比对，将比对结果进行数据化评估，获取评估分值最高的人脸识别数据模型对应数据作为车内人员人脸识别结果，并发送给车机；本实施例中，将云端人脸识别数据模型下发的根据车内人员人脸图像计算的车内人员人脸识别结果同步至本地预设人脸识别模型数据库，完成本地人脸识别模型数据库的更新，帮助车机在离线状态时能够识别车内人员人脸识别结果。
本实施例中针对数据账户同步，可根据车机用户的上传信息等实现多端对于云端的车机账户信息的模型同步，可以更准确地同步各个车机中同一账户信息的人脸识别模型。
当车机网络连接状态异常时采用离线人脸识别，离线人脸识别的流程主要分为以下步骤：
结合车机端的TensorFlow框架，将采集的人脸图像信息实现离线识别，具体为将车内人员人脸图像与预设人脸识别模型数据库进行匹配，获得车内人员人脸识别结果。本实施例中，在返回车内人员人脸识别结果后，将车内人员人脸识别结果在下一次联网后自动上传至云端以实现矫正人脸识别结果。
本实施例中，获取车载多媒体当前播放的播放内容分级结果包括：
获取车载多媒体当前播放的播放内容；
判断所述播放内容的类型是否为音频，若是，则获取音频数据；
根据所述车载多媒体当前播放的音频数据通过预设音频分级策略，获得当前播放的音频数据的分级结果；
若所述播放内容的类型为视频，则获取视频数据；
根据所述车载多媒体当前播放的视频数据通过预设视频分级策略，获得当前播放的视频数据的分级结果。
本实施例中，获取音频数据包括获取音频数据的摘要信息以及歌词信息；
根据车载多媒体当前播放的音频数据通过预设音频分级策略，获得当前播放的音频数据的分级结果包括：
获取预设敏感词字典树；
将音频数据的摘要信息和/或歌词信息分别与预设敏感词字典树进行比对，判断音频数据的摘要信息和/或歌词信息中是否包含敏感词，若是，则
根据预设敏感词字典树的敏感词级别获得当前播放的音频数据的分级结果。
具体而言，本实施例中，首先需要根据预设的敏感词列表构建敏感词字典树结构，其中，敏感词字典树结构中每个敏感词对应一个敏感词级别，然后在当前播放音频数据的开始时间节点将音频数据的摘要信息和/或歌词信息依次投入字典树进行比对，若关键字中含有禁忌词汇，则根据预设敏感词字典树的敏感词级别获得当前播放的音频数据的分级结果。
本实施例中，获取视频数据包括获取视频数据的关键帧图像信息以及关键帧图像信息对应的文字信息；
获取视频数据的关键帧图像信息包括：
根据预设关键帧抽取规则获取当前播放的视频数据时间节点后的多个关键帧，作为关键帧图像信息；
获取视频数据的关键帧图像信息对应的文字信息包括：
识别关键帧图像信息中的字幕；
将字幕进行切词处理，获得关键帧图像对应的文字信息。
本实施例中，根据车载多媒体当前播放的视频数据通过预设视频分级策略，获得当前播放的视频数据的分级结果包括：
获取预设视频分级机器学习模型；
将视频数据的关键帧图像信息与预设视频分级机器学习模型进行比对，获得关键帧图像信息的分级评分；
将视频数据的关键帧图像信息对应的文字信息通过预设视频分级机器学习模型进行识别，获得关键帧图像信息对应的文字信息的分级评分；
将关键帧图像信息的分级评分以及关键帧图像信息对应的文字信息的分级评分进行融合，获得当前播放的视频数据的分级结果。
具体而言，本实施例中，获取视频数据的分级结果以安卓系统为例，在Framework的MediaPlayer播放层，AndroidFramework针对MediaPlayer提供统一的播放入口，一个线程将视频编码进入渲染队列，另外一个线程对其出队列来解码播放，我们加入中间件抽取当前视频时间节点后的预设帧数作为视频关键帧，比如对视频关键帧进行拦截，形成渲染位图帧，将帧在车机预设视频分级机器学习模型上进行简化计算，获得关键帧图像信息的分级评分；同时，将上述视频关键帧对应的字幕进行切词处理，将获得的文字信息通过通过预设视频分级机器学习模型进行识别，获得关键帧图像信息对应的文字信息的分级评分；最后将关键帧图像信息的分级评分以及关键帧图像信息对应的文字信息的分级评分进行融合，获得当前播放的视频数据的分级结果。
本实施例中，音频或视频的分级评分标准采取五种评级标准，评级标准具体分为G级(适合所有人观看)，GP级(GeneralPublic适合普通观众观看)，R级(十七岁以下禁止观看)和M级(二十一岁以下禁止观看)以及B级(涉嫌政治敏感或者非法内容传播的自定义级别)，综合以上五种级别可以覆盖目前大多数的内容分类。
本实施例中，根据车内人员人脸识别结果以及获取车载多媒体当前播放的播放内容分级结果判断是否需要内容过滤包括：
根据车内人员人脸识别结果获取车内人员的年龄分级；
判断车载多媒体当前播放的音频或视频分级结果是否超过车内人员的年龄分级，若是，
则暂停播放当前播放的音频或视频，并根据车内人员人脸识别结果以及车载多媒体当前播放的音频或视频分级结果生成交互提示界面，其中，交互提示界面包括交互提示信息、停止播放按键以及继续播放按键。
具体而言，当车内人员中包括一名10岁乘客时，则车内人员的年龄分级在17岁以下，若车载多媒体系统当前播放的视频的分级结果为儿童不宜观看的R级或二十一岁以下禁止的M级或自定义B级，则暂停当前播放的视频，并生成交互提示界面，如提示“当前播放内容不适宜未成年人观看，请确认是否继续播放”，用户可以根据需求操作该交互提示界面的停止播放按键以及继续播放按键控制继续播放或停止播放当前播放内容。
本实施例中，车载多媒体播放内容过滤方法进一步包括：
获取用户对交互提示界面的操作指令；
根据操作指令控制继续播放或停止播放当前播放的音频或视频。
图3为本发明一实施例的车载多媒体播放内容过滤装置的结构示意图；
如图3所示，本发明还提供了一种车载多媒体播放内容过滤装置，包括人脸识别结果获取模块、播放内容分级结果获取模块、判断模块以及控制模块；其中，
人脸识别结果获取模块，用于获取车内人员人脸识别结果；
播放内容分级结果获取模块，用于获取车载多媒体当前播放的播放内容分级结果；
判断模块，用于根据车内人员人脸识别结果以及获取车载多媒体当前播放的播放内容分级结果判断是否需要内容过滤；
控制模块，用于暂停播放当前播放的播放内容，并根据所述车内人员人脸识别结果以及所述车载多媒体当前播放的播放内容分级结果生成交互提示界面。
值得注意的是，虽然本系统只披露了人脸识别结果获取模块、播放内容分级结果获取模块、判断模块以及控制模块等基本功能模块，但并不意味着本装置仅仅局限于上述基本功能模块，相对，本发明所要表达的意思是，在上述基本功能模块的基础之上，本领域技术人员可以结合现有技术任意添加一个或多个功能模块，形成无穷多个实施例或技术方案，也就是说本系统是开放式的而非封闭式的，不能因为本实施例仅披露了个别基本功能模块，就认为本发明权利要求的保护范围局限于上述公开的基本功能模块。
图4为可以实现本发明车载多媒体播放内容过滤方法的电子设备结构图。
如图4所示，电子设备包括：处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；存储器中存储有计算机程序，当计算机程序被处理器执行时，使得处理器执行车载多媒体播放内容过滤方法的步骤。
本申请还提供了一种计算机可读存储介质，其存储有可由电子设备执行的计算机程序，当计算机程序在电子设备上运行时，使得电子设备执行车载多媒体播放内容过滤方法的步骤。
上述电子设备提到的通信总线可以是外设部件互连标准(Peripheral ComponentInterconnect，PCI)总线或扩展工业标准结构(Extended Industry StandardArchitecture，EISA)总线等。该通信总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
电子设备包括硬件层，运行在硬件层之上的操作系统层，以及运行在操作系统上的应用层。该硬件层包括中央处理器(CPU，Central Processing Unit)、内存管理单元(MMU，Memory Management Unit)和内存等硬件。该操作系统可以是任意一种或多种通过进程(Process)实现电子设备控制的计算机操作系统，例如，Linux操作系统、Unix操作系统、Android操作系统、iOS操作系统或Windows操作系统等。并且在本发明实施例中该电子设备可以是智能手机、平板电脑等手持设备，也可以是桌面计算机、便携式计算机等电子设备，本发明实施例中并未特别限定。
本发明实施例中的电子设备控制的执行主体可以是电子设备，或者是电子设备中能够调用程序并执行程序的功能模块。电子设备可以获取到存储介质对应的固件，存储介质对应的固件由供应商提供，不同存储介质对应的固件可以相同可以不同，在此不做限定。电子设备获取到存储介质对应的固件后，可以将该存储介质对应的固件写入存储介质中，具体地是往该存储介质中烧入该存储介质对应固件。将固件烧入存储介质的过程可以采用现有技术实现，在本发明实施例中不做赘述。
电子设备还可以获取到存储介质对应的重置命令，存储介质对应的重置命令由供应商提供，不同存储介质对应的重置命令可以相同可以不同，在此不做限定。
此时电子设备的存储介质为写入了对应的固件的存储介质，电子设备可以在写入了对应的固件的存储介质中响应该存储介质对应的重置命令，从而电子设备根据存储介质对应的重置命令，对该写入对应的固件的存储介质进行重置。根据重置命令对存储介质进行重置的过程可以现有技术实现，在本发明实施例中不做赘述。
为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元、模块分别描述。当然在实施本申请时可以把各单元、模块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)，具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语，应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非被特定定义，否则不会用理想化或过于正式的含义来解释。
对于方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作并不一定是本发明实施例所必须的。
通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本申请可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本申请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，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，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)执行本申请各个实施方式或者实施方式的某些部分所述的方法。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各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，或者对其中部分或者全部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范围。

Claims (10)

1.一种车载多媒体播放内容过滤方法，其特征在于，包括：
获取车内人员人脸识别结果；
获取车载多媒体当前播放的播放内容分级结果；
根据所述车内人员人脸识别结果以及所述车载多媒体当前播放的播放内容分级结果判断是否需要内容过滤，若是，则
暂停播放当前播放的播放内容，并根据所述车内人员人脸识别结果以及所述车载多媒体当前播放的播放内容分级结果生成交互提示界面。
2.如权利要求1所述的车载多媒体播放内容过滤方法，其特征在于，所述获取车内人员人脸识别结果包括：
采集车内人员人脸图像；
获取车机网络连接状态；
判断所述车机网络连接状态是否正常，若是，则
将所述车内人员人脸图像加密并上传至云端人脸识别数据模型；
获取云端人脸识别数据模型下发的根据所述车内人员人脸图像计算的车内人员人脸识别结果。
3.如权利要求2所述的车载多媒体播放内容过滤方法，其特征在于，所述获取车内人员人脸识别结果包括：
若所述车机网络连接状态异常，则
获取预设人脸识别模型数据库；
将所述车内人员人脸图像与所述预设人脸识别模型数据库进行匹配，获得车内人员人脸识别结果。
4.如权利要求3所述的车载多媒体播放内容过滤方法，其特征在于，所述获取车载多媒体当前播放的播放内容分级结果包括：
获取车载多媒体当前播放的播放内容；
判断所述播放内容的类型是否为音频，若是，则获取音频数据；
根据所述车载多媒体当前播放的音频数据通过预设音频分级策略，获得当前播放的音频数据的分级结果；
若所述播放内容的类型为视频，则获取视频数据；
根据所述车载多媒体当前播放的视频数据通过预设视频分级策略，获得当前播放的视频数据的分级结果。
5.如权利要求4所述的车载多媒体播放内容过滤方法，其特征在于，所述获取音频数据包括获取音频数据的摘要信息以及歌词信息；
所述根据所述车载多媒体当前播放的音频数据通过预设音频分级策略，获得当前播放的音频数据的分级结果包括：
获取预设敏感词字典树；
将所述音频数据的摘要信息和/或歌词信息分别与所述预设敏感词字典树进行比对，判断所述音频数据的摘要信息和/或歌词信息中是否包含敏感词，若是，则
根据预设敏感词字典树的敏感词级别获得当前播放的音频数据的分级结果。
6.如权利要求5所述的车载多媒体播放内容过滤方法，其特征在于，所述获取视频数据包括获取视频数据的关键帧图像信息以及关键帧图像信息对应的文字信息；
所述获取视频数据的关键帧图像信息包括：
根据预设关键帧抽取规则获取当前播放的视频数据时间节点后的多个关键帧，作为关键帧图像信息；
所述获取视频数据的关键帧图像信息对应的文字信息包括：
识别所述关键帧图像信息中的字幕；
将所述字幕进行切词处理，获得关键帧图像对应的文字信息。
7.如权利要求6所述的车载多媒体播放内容过滤方法，其特征在于，所述根据所述车载多媒体当前播放的视频数据通过预设视频分级策略，获得当前播放的视频数据的分级结果包括：
获取预设视频分级机器学习模型；
将所述视频数据的关键帧图像信息与预设视频分级机器学习模型进行比对，获得关键帧图像信息的分级评分；
将所述视频数据的关键帧图像信息对应的文字信息通过所述预设视频分级机器学习模型进行识别，获得关键帧图像信息对应的文字信息的分级评分；
将所述关键帧图像信息的分级评分以及所述关键帧图像信息对应的文字信息的分级评分进行融合，获得当前播放的视频数据的分级结果。
8.如权利要求7所述的车载多媒体播放内容过滤方法，其特征在于，所述根据所述车内人员人脸识别结果以及所述获取车载多媒体当前播放的播放内容分级结果判断是否需要内容过滤包括：
根据所述车内人员人脸识别结果获取车内人员的年龄分级；
判断所述车载多媒体当前播放的音频或视频分级结果是否超过所述车内人员的年龄分级，若是，
则暂停当前播放的音频或视频，并生成交互提示界面，其中
所述交互提示界面包括交互提示信息、停止播放按键以及继续播放按键。
9.如权利要求8所述的车载多媒体播放内容过滤方法，其特征在于，所述车载多媒体播放内容过滤方法进一步包括：
获取用户对所述交互提示界面的操作指令；
根据所述操作指令控制继续播放或停止播放当前播放的音频或视频。
10.一种车载多媒体播放内容过滤装置，其特征在于，包括：
人脸识别结果获取模块，所述人脸识别结果获取模块用于获取车内人员人脸识别结果；
播放内容分级结果获取模块，所述播放内容分级结果获取模块用于获取车载多媒体当前播放的播放内容分级结果；
判断模块，所述判断模块用于根据所述车内人员人脸识别结果以及所述获取车载多媒体当前播放的播放内容分级结果判断是否需要内容过滤；
控制模块，所述控制模块用于暂停播放当前播放的播放内容，并根据所述车内人员人脸识别结果以及所述车载多媒体当前播放的播放内容分级结果生成交互提示界面。
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