CN117201722A - 一种基于人工智能的数字会议监管系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于人工智能的数字会议监管系统及方法，属于信息处理技术领域。该系统包括会议管理模块、安全验证模块、数字监测与录制模块、数字管理模块和数据库存储模块；所述会议管理模块用于用户创建、编辑并管理视频会议；所述安全验证模块用于对参会人员的信息进行审核和认证，防止非法人员进入视频会议；所述数字监测与录制模块用于监控并录制视频会议中所产生的总视频数据，并将总视频数据实时发送给数字管理模块；所述数字管理模块用于对总视频数据进行分析处理，在总视频数据中添加事件帧，并添加检索功能；所述数据库存储模块用于储存历史总视频数据和参会人员历史视频窗口控制信息数据。
Description
技术领域
本发明涉及信息处理技术领域，具体为一种基于人工智能的数字会议监管系统及方法。
背景技术
数字会议是一种通过互联网和数字技术进行远程协作和沟通的形式；使得参与者能在不同地点的虚拟会议室进行沟通和交流，并提供实时的音视频传输和屏幕共享等功能；使得企业和团队能够更加方便的进行远程会议和协作工作。
数字会议监管可以通过监控会议活动和录制会议内容分析会议数据，提供对会议的全面监控和分析；在对会议内容进行录制时，由于一些会议时间过长，往往会导致录制的视频数据量过大；当用户需要观看录制的视频数据内容时，常常难以快速找到想要观看的内容；通过系统设置自动添加事件帧并生成链接可以帮助用户快速跳转至关键事件点，从而提高搜寻效率，但添加的事件帧往往不够准确，且难以进行验证。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于人工智能的数字会议监管系统及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于人工智能的数字会议监管系统，该系统包括会议管理模块、安全验证模块、数字监测与录制模块、数字管理模块和数据库存储模块；
所述会议管理模块用于用户创建、编辑并管理视频会议；所述安全验证模块用于对参会人员的信息进行审核和认证，防止非法人员进入视频会议；所述数字监测与录制模块用于监控并录制视频会议中所产生的总视频数据，并将总视频数据实时发送给数字管理模块；所述数字管理模块用于对总视频数据进行分析处理，在总视频数据中添加事件帧，并添加检索功能；所述数据库存储模块用于储存历史总视频数据和参会人员历史视频窗口控制信息数据。
进一步的，所述会议管理模块包含用户管理单元、信息录入单元和用户操作单元；
所述用户管理单元用于用户创建或关闭视频会议，生成视频会议链接，下达视频录制指令；
所述信息录入单元用于用户填写创建视频会议的基本信息，所述基本信息包括视频会议开始时间、视频会议类型和登录密码；
所述用户操作单元用于参会人员跳转至其他参会人员视频窗口。
进一步的，所述安全验证模块包含身份认证单元和访问权限控制单元；
所述身份认证单元用于认证参会人员的基本信息，通过登录密码对参与人员的身份安全进行认证；
所述访问权限控制单元用于限制登录密码认证失败的非法人员进行视频会议访问。
进一步的，所述数字监测与录制模块包含数字监测单元、数字录制单元、数字发送单元；
所述数字监测单元用于对视频会议产生的总视频数据进行安全传输，检测视频会议异常情况；
所述数字录制单元用于录制视频会议中产生的总视频数据；
所述数字发送单元用于将录制的总视频数据发送给数字管理模块。
进一步的，所述数字管理模块包含数字处理单元、数字分析单元、自动分段单元和分段验证单元；
所述数字处理单元用于接收数字管理模块发送的总视频数据，并对总视频数据进行处理；
所述数字分析单元用于对总视频数据进行分析，将总视频数据中不同参会人员产生的次界面视频数据进行区分；
所述自动分段单元用于根据总视频数据中的事件点在总视频数据中添加事件帧；
所述分段验证单元用于对总视频数据中添加的事件帧进行验证。
一种基于人工智能的数字会议监管方法，该方法包括以下步骤：
S10、用户根据需求创建视频会议，生成视频会议链接和登录密码；参会人员根据视频会议链接和登录密码进入视频会议；
S20、视频会议开始后，用户下达视频会议录制指令，数字录制单元根据录制指令录制视频会议中的总视频数据，并将录制的总视频数据发送给数字管理模块；所述数字录制单元用于录制视频会议中产生的总视频数据；所述数字管理模块用于对总视频数据进行分析处理，在总视频数据中添加事件帧，并添加检索功能；
S30、数字管理模块对接收到的总视频数据进行分析处理，根据各参会人员的视频窗口界面将总视频数据分为主界面视频数据和次界面视频数据；
S40、根据主界面视频数据中的事件在总视频数据中添加事件帧；
S50、根据次界面视频数据中的事件对步骤S40中添加的事件帧进行验证；若验证通过，执行步骤S70；若验证不通过，执行步骤S60；
S60、删除验证不通过的事件帧；
S70、将添加了事件帧的总视频数据储存在数据库存储模块中；所述数据库存储模块用于储存历史总视频数据。
进一步的，将各参会人员的视频窗口界面分为主界面和次界面；视频会议开始过程中，参会人员通过点击屏幕进入其他视频窗口；当参会人员进入其他视频窗口时，进入的视频窗口自动切换为主界面，其他视频窗口自动切换为次界面。
进一步的，在步骤S40中，根据主界面视频数据中的事件在总视频数据中添加事件帧的方法步骤为：
S201、分析历史总视频数据中的声音数据变化情况，确定不同时刻声音数据来源所对应的视频窗口；记录历史声音数据来源对应的视频窗口发生改变时，用户切换主界面和次界面的事件G，并得到历史声音数据来源发生改变时事件G发生的时间间隔集合B；
S202、将集合B划分为训练集a和验证集b，采用神经网络模型对训练集a进行训练，并将验证集b与训练后的神经网络模型进行交叉验证，根据交叉验证的结果作为评估指标，确定总视频数据的声音数据来源发生改变时，用户切换主界面和次界面的时间间隔阈值KT；
S203、分析总视频数据得到不同时刻参会人员说话时产生的声音数据变化情况，确定不同时刻声音数据来源所对应的视频窗口；当当前声音数据来源的视频窗口发生改变时，记录此刻时间点t；判断在时间[t，t+KT]内，是否发生事件G；当发生事件G时，在时间点t上添加事件帧；
通过分析视频数据中的声音数据来源变换情况，判断是否发生交流的特征特殊事件，并在此特殊事件上加入事件帧，可以帮助用户更好的找到想到观看的视频内容。
进一步的，由于用户切换主次界面时，可能存在与视频会议内容无关的随机事件，因此可以通过非重要次界面视频数据对添加的时间帧的合理性进行验证；在步骤S50中，对添加的事件帧进行验证的方法步骤为：
S301、分析历史视频窗口控制信息数据，得到历史总视频数据中发生事件G时在时间[t-KT，t+KT]内次界面的参会人员视频窗口控制信息，并得到次界面的参会人员的视频窗口切换主界面和次界面的概率集合C；
S302、将集合C划分为训练集c和验证集d，采用神经网络模型对训练集c进行训练，并将验证集d与训练后的神经网络模型进行交叉验证，根据交叉验证的结果作为评估指标，确定总视频数据中发生事件G时在时间[t，t+KT]内次界面的参会人员视频窗口切换主界面和次界面的概率阈值KG；
S303、分析总视频数据发生事件G时次界面的参会人员视频窗口控制信息数据，得到次界面的各参会人员的视频窗口切换主界面和次界面的事件数量n；
S304、将KG与作比较；当KG小于/>时，验证通过；当KG大于/>时，验证不通过，执行步骤S305；
其中，N表示参会人员数；表示次界面的各参会人员的视频窗口切换主界面和次界面的事件数量与次界面数量的比值，通过将此比值与概率阈值KG作比较，能够判断在时间[t，t+KT]中发生的事件G是否是特殊情况；
S305、根据历史总视频数据建立关于参会人员异常行为而导致视频窗口控制信息数据无法分析的异常数据库；将验证不通过的事件帧在时间[t，t+KT]内的总视频数据作为总异常视频数据，将总异常视频数据中次界面的各参会人员的视频窗口未切换主界面和次界面的次界面异常视频数据分别与异常数据库作比较，得到与异常数据库相同的次界面异常视频数据数量m；
S306、将作为新的阈值替换KG，并将/>与/>作比较，当小于/>时，验证通过；当/>大于/>时，验证不通过；
表示发生异常情况导致分析的次界面视频数据异常时，概率阈值KG变化后的新的阈值；此时将次界面异常视频数据数量m与n相加，得到新的次界面的各参会人员的视频窗口切换主界面和次界面的事件数量，将新的发生异常情况的阈值/>与发生异常情况的事件概率/>相比较，排除了异常情况对于系统验证判断的影响，提高了系统的自适应性。
进一步的，当总视频数据添加事件帧后，根据当前添加的事件帧到下一个事件帧的总视频数据中的发生事件，自动生成事件帧标题，并生成标题链接；当用户观看历史总视频数据时，通过点击标题链接直接跳转到该标题链接对应的事件帧位置。
与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：提供了一种基于人工智能的数字会议监管系统及方法，通过对录制的总视频数据进行分析，自动添加事件帧和事件帧标题，并生成标题链接，方便用户更加快速地找到想要观看的视频内容；通过分析次界面视频数据，对添加的事件帧进行多次验证，删除验证不通过的事件帧，使得添加的事件帧更加的准确，提高了系统的自适应性。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1是本发明一种基于人工智能的数字会议监管系统的结构示意图。
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，所描述的实施例仅仅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。
请参阅图1，本发明提供技术方案：一种基于人工智能的数字会议监管系统，该系统包括会议管理模块、安全验证模块、数字监测与录制模块、数字管理模块和数据库存储模块；
所述会议管理模块用于用户创建、编辑并管理视频会议；所述安全验证模块用于对参会人员的信息进行审核和认证，防止非法人员进入视频会议；所述数字监测与录制模块用于监控并录制视频会议中所产生的总视频数据，并将总视频数据实时发送给数字管理模块；所述数字管理模块用于对总视频数据进行分析处理，在总视频数据中添加事件帧，并添加检索功能；所述数据库存储模块用于储存历史总视频数据和参会人员历史视频窗口控制信息数据。
所述会议管理模块包含用户管理单元、信息录入单元和用户操作单元；
所述用户管理单元用于用户创建或关闭视频会议，生成视频会议链接，下达视频录制指令；
所述信息录入单元用于用户填写创建视频会议的基本信息，所述基本信息包括视频会议开始时间、视频会议类型和登录密码；
所述用户操作单元用于参会人员跳转至其他参会人员视频窗口。
所述安全验证模块包含身份认证单元和访问权限控制单元；
所述身份认证单元用于认证参会人员的基本信息，通过登录密码对参与人员的身份安全进行认证；
所述访问权限控制单元用于限制登录密码认证失败的非法人员进行视频会议访问。
所述数字监测与录制模块包含数字监测单元、数字录制单元、数字发送单元；
所述数字监测单元用于对视频会议产生的总视频数据进行安全传输，检测视频会议异常情况；
所述数字录制单元用于录制视频会议中产生的总视频数据；
所述数字发送单元用于将录制的总视频数据发送给数字管理模块。
所述数字管理模块包含数字处理单元、数字分析单元、自动分段单元和分段验证单元；
所述数字处理单元用于接收数字管理模块发送的总视频数据，并对总视频数据进行处理；
所述数字分析单元用于对总视频数据进行分析，将总视频数据中不同参会人员产生的次界面视频数据进行区分；
所述自动分段单元用于根据总视频数据中的事件点在总视频数据中添加事件帧；
所述分段验证单元用于对总视频数据中添加的事件帧进行验证。
一种基于人工智能的数字会议监管方法，该方法包括以下步骤：
S10、用户根据需求创建视频会议，生成视频会议链接和登录密码；参会人员根据视频会议链接和登录密码进入视频会议；
S20、视频会议开始后，用户下达视频会议录制指令，数字录制单元根据录制指令录制视频会议中的总视频数据，并将录制的总视频数据发送给数字管理模块；所述数字录制单元用于录制视频会议中产生的总视频数据；所述数字管理模块用于对总视频数据进行分析处理，在总视频数据中添加事件帧，并添加检索功能；
S30、数字管理模块对接收到的总视频数据进行分析处理，根据各参会人员的视频窗口界面将总视频数据分为主界面视频数据和次界面视频数据；
S40、根据主界面视频数据中的事件在总视频数据中添加事件帧；
S50、根据次界面视频数据中的事件对步骤S40中添加的事件帧进行验证；若验证通过，执行步骤S70；若验证不通过，执行步骤S60；
S60、删除验证不通过的事件帧；
S70、将添加了事件帧的总视频数据储存在数据库存储模块中；所述数据库存储模块用于储存历史总视频数据。
将各参会人员的视频窗口界面分为主界面和次界面；视频会议开始过程中，参会人员通过点击屏幕进入其他视频窗口；当参会人员进入其他视频窗口时，进入的视频窗口自动切换为主界面，其他视频窗口自动切换为次界面。
在步骤S40中，根据主界面视频数据中的事件在总视频数据中添加事件帧的方法步骤为：
S201、分析历史总视频数据中的声音数据变化情况，确定不同时刻声音数据来源所对应的视频窗口；记录历史声音数据来源对应的视频窗口发生改变时，用户切换主界面和次界面的事件G，并得到历史声音数据来源发生改变时事件G发生的时间间隔集合B；
S202、将集合B划分为训练集a和验证集b，采用神经网络模型对训练集a进行训练，并将验证集b与训练后的神经网络模型进行交叉验证，根据交叉验证的结果作为评估指标，确定总视频数据的声音数据来源发生改变时，用户切换主界面和次界面的时间间隔阈值KT；
S203、分析总视频数据得到不同时刻参会人员说话时产生的声音数据变化情况，确定不同时刻声音数据来源所对应的视频窗口；当当前声音数据来源的视频窗口发生改变时，记录此刻时间点t；判断在时间[t，t+KT]内，是否发生事件G；当发生事件G时，在时间点t上添加事件帧。
在步骤S50中，对添加的事件帧进行验证的方法步骤为：
S301、分析历史视频窗口控制信息数据，得到历史总视频数据中发生事件G时在时间[t，t+KT]内次界面的参会人员视频窗口控制信息，并得到次界面的参会人员的视频窗口切换主界面和次界面的概率集合C；
S302、将集合C划分为训练集c和验证集d，采用神经网络模型对训练集c进行训练，并将验证集d与训练后的神经网络模型进行交叉验证，根据交叉验证的结果作为评估指标，确定总视频数据中发生事件G时在时间[t，t+KT]内次界面的参会人员视频窗口切换主界面和次界面的概率阈值KG；
S303、分析总视频数据发生事件G时次界面的参会人员视频窗口控制信息数据，得到次界面的各参会人员的视频窗口切换主界面和次界面的事件数量n；
S304、将KG与作比较；当KG小于/>时，验证通过；当KG大于/>时，验证不通过，执行步骤S305；
其中，N表示参会人员数；
S305、根据历史总视频数据建立关于参会人员异常行为而导致视频窗口控制信息数据无法分析的异常数据库；将验证不通过的事件帧在时间[t，t+KT]内的总视频数据作为总异常视频数据，将总异常视频数据中次界面的各参会人员的视频窗口未切换主界面和次界面的次界面异常视频数据分别与异常数据库作比较，得到与异常数据库相同的次界面异常视频数据数量m；
S306、将作为新的阈值替换KG，并将/>与/>作比较，当小于/>时，验证通过；当/>大于/>时，验证不通过。
当总视频数据添加事件帧后，根据当前添加的事件帧到下一个事件帧的总视频数据中的发生事件，自动生成事件帧标题，并生成标题链接；当用户观看历史总视频数据时，通过点击标题链接直接跳转到该标题链接对应的事件帧位置。
在本实施例中：
该系统具体为一种视频会议监控录制系统；该系统中，视频会议参会人数N＝20；用户切换主界面和次界面的时间间隔阈值KT＝5；总视频数据中发生事件G时在时间[t-5，t+5]内次界面的参会人员视频窗口切换主界面和次界面的概率阈值KG＝0.8；建立的异常数据库中异常行为包括视频窗口中人员缺失和视频窗口中人员未观看视频会议；
用户创建视频会议，生成视频会议链接和登录密码，参会人员点击会议链接并输入登录密码进入会议；
会议开始后，根据用户下达的视频会议录制指令录制该用户的屏幕总视频数据；并将录制的总视频数据发送给数字管理模块；
数字管理模块分析总视频数据，在总视频数据中的t1和t2时刻添加事件帧，并生成事件帧标题会议一和会议二；
t1时刻次界面的各参会人员的视频窗口切换主界面和次界面的事件数量n(t1)＝18；因此验证通过；
t2时刻次界面的各参会人员的视频窗口切换主界面和次界面的事件数量n(t1)＝15；将时间[t2，t2+KT]内的总视频数据作为总异常视频数据，将总异常视频数据中次界面的各参会人员的视频窗口未切换主界面和次界面的次界面异常视频数据分别与异常数据库作比较，得到m＝2；/> 验证不通过；删除t2时刻的事件帧；
将添加了事件帧t1的总视频数据储存在数据库存储模块中。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，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。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于人工智能的数字会议监管系统，其特征在于：该系统包括会议管理模块、安全验证模块、数字监测与录制模块、数字管理模块和数据库存储模块；
所述会议管理模块用于用户创建、编辑并管理视频会议；所述安全验证模块用于对参会人员的信息进行审核和认证，防止非法人员进入视频会议；所述数字监测与录制模块用于监控并录制视频会议中所产生的总视频数据，并将总视频数据实时发送给数字管理模块；所述数字管理模块用于对总视频数据进行分析处理，在总视频数据中添加事件帧，并添加检索功能；所述数据库存储模块用于储存历史总视频数据和参会人员历史视频窗口控制信息数据。
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的数字会议监管系统，其特征在于：所述会议管理模块包含用户管理单元、信息录入单元和用户操作单元；
所述用户管理单元用于用户创建或关闭视频会议，生成视频会议链接，下达视频录制指令；
所述信息录入单元用于用户填写创建视频会议的基本信息，所述基本信息包括视频会议开始时间、视频会议类型和登录密码；
所述用户操作单元用于参会人员跳转至其他参会人员视频窗口。
3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的数字会议监管系统，其特征在于：所述安全验证模块包含身份认证单元和访问权限控制单元；
所述身份认证单元用于认证参会人员的基本信息，通过登录密码对参与人员的身份安全进行认证；
所述访问权限控制单元用于限制登录密码认证失败的非法人员进行视频会议访问。
4.根据权利要求3所述的一种基于人工智能的数字会议监管系统，其特征在于：所述数字监测与录制模块包含数字监测单元、数字录制单元、数字发送单元；
所述数字监测单元用于对视频会议产生的总视频数据进行安全传输，检测视频会议异常情况；
所述数字录制单元用于录制视频会议中产生的总视频数据；
所述数字发送单元用于将录制的总视频数据发送给数字管理模块。
5.根据权利要求4所述的一种基于人工智能的数字会议监管系统，其特征在于：所述数字管理模块包含数字处理单元、数字分析单元、自动分段单元和分段验证单元；
所述数字处理单元用于接收数字管理模块发送的总视频数据，并对总视频数据进行处理；
所述数字分析单元用于对总视频数据进行分析，将总视频数据中不同参会人员产生的次界面视频数据进行区分；
所述自动分段单元用于根据总视频数据中的事件点在总视频数据中添加事件帧；
所述分段验证单元用于对总视频数据中添加的事件帧进行验证。
6.一种基于人工智能的数字会议监管方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
S10、用户根据需求创建视频会议，生成视频会议链接和登录密码；参会人员根据视频会议链接和登录密码进入视频会议；
S20、视频会议开始后，用户下达视频会议录制指令，数字录制单元根据录制指令录制视频会议中的总视频数据，并将录制的总视频数据发送给数字管理模块；所述数字录制单元用于录制视频会议中产生的总视频数据；所述数字管理模块用于对总视频数据进行分析处理，在总视频数据中添加事件帧，并添加检索功能；
S30、数字管理模块对接收到的总视频数据进行分析处理，根据各参会人员的视频窗口界面将总视频数据分为主界面视频数据和次界面视频数据；
S40、根据主界面视频数据中的事件在总视频数据中添加事件帧；
S50、根据次界面视频数据中的事件对步骤S40中添加的事件帧进行验证；若验证通过，执行步骤S70；若验证不通过，执行步骤S60；
S60、删除验证不通过的事件帧；
S70、将添加了事件帧的总视频数据储存在数据库存储模块中；所述数据库存储模块用于储存历史总视频数据。
7.根据权利要求6所述的一种基于人工智能的数字会议监管方法，其特征在于：将各参会人员的视频窗口界面分为主界面和次界面；视频会议开始过程中，参会人员通过点击屏幕进入其他视频窗口；当参会人员进入其他视频窗口时，进入的视频窗口自动切换为主界面，其他视频窗口自动切换为次界面。
8.根据权利要求7所述的一种基于人工智能的数字会议监管方法，其特征在于：在步骤S40中，根据主界面视频数据中的事件在总视频数据中添加事件帧的方法步骤为：
S201、分析历史总视频数据中的声音数据变化情况，确定不同时刻声音数据来源所对应的视频窗口；记录历史声音数据来源对应的视频窗口发生改变时，用户切换主界面和次界面的事件G，并得到历史声音数据来源发生改变时事件G发生的时间间隔集合B；
S202、将集合B划分为训练集a和验证集b，采用神经网络模型对训练集a进行训练，并将验证集b与训练后的神经网络模型进行交叉验证，根据交叉验证的结果作为评估指标，确定总视频数据的声音数据来源发生改变时，用户切换主界面和次界面的时间间隔阈值KT；
S203、分析总视频数据得到不同时刻参会人员说话时产生的声音数据变化情况，确定不同时刻声音数据来源所对应的视频窗口；当当前声音数据来源的视频窗口发生改变时，记录此刻时间点t；判断在时间[t，t+KT]内，是否发生事件G；当发生事件G时，在时间点t上添加事件帧。
9.根据权利要求8所述的一种基于人工智能的数字会议监管方法，其特征在于：在步骤S50中，对添加的事件帧进行验证的方法步骤为：
S301、分析历史视频窗口控制信息数据，得到历史总视频数据中发生事件G时在时间[t，t+KT]内次界面的参会人员视频窗口控制信息，并得到次界面的参会人员的视频窗口切换主界面和次界面的概率集合C；
S302、将集合C划分为训练集c和验证集d，采用神经网络模型对训练集c进行训练，并将验证集d与训练后的神经网络模型进行交叉验证，根据交叉验证的结果作为评估指标，确定总视频数据中发生事件G时在时间[t，t+KT]内次界面的参会人员视频窗口切换主界面和次界面的概率阈值KG；
S303、分析总视频数据发生事件G时次界面的参会人员视频窗口控制信息数据，得到次界面的各参会人员的视频窗口切换主界面和次界面的事件数量n；
S304、将KG与作比较；当KG小于/>时，验证通过；当KG大于/>时，验证不通过，执行步骤S305；
其中，N表示参会人员数；
S305、根据历史总视频数据建立关于参会人员异常行为而导致视频窗口控制信息数据无法分析的异常数据库；将验证不通过的事件帧在时间[t，t+KT]内的总视频数据作为总异常视频数据，将总异常视频数据中次界面的各参会人员的视频窗口未切换主界面和次界面的次界面异常视频数据分别与异常数据库作比较，得到与异常数据库相同的次界面异常视频数据数量m；
S306、将作为新的阈值替换KG，并将/>与/>作比较，当/>小于/>时，验证通过；当/>大于/>时，验证不通过。
10.根据权利要求9所述的一种基于人工智能的数字会议监管方法，其特征在于：当总视频数据添加事件帧后，根据当前添加的事件帧到下一个事件帧的总视频数据中的发生事件，自动生成事件帧标题，并生成标题链接；当用户观看历史总视频数据时，通过点击标题链接直接跳转到该标题链接对应的事件帧位置。
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