1.本发明涉及影像检测技术领域，具体为一种人工智能影像传播智能监测方法。
背景技术：2.近年来，随着电脑以及智能设备的普及以及发展，使得人们接收信息的渠道以及速度都在日益增长，但是互联网上充斥着大量的不良信息，对人的心理健康发展极为不利。
3.目前大多数影像检测通过人工进行，检测效率低，此外通过人工检测影响会导致影响中的隐藏的不良信息被忽视，导致不良信息的传播。
技术实现要素：4.(一)解决的技术问题
5.针对现有技术的不足，本发明提供了一种人工智能影像传播智能监测方法，目前大多数影像检测通过人工进行，检测效率低的问题。
6.(二)技术方案
7.为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：包括影像分割组件、文字读取组件、语义分割组件、关键词分析组件、asr组件以及人工智能检测组件，所述影像分割组件将影像视频分割为字幕信息、视频信息以及音频信息；
8.所述语义分割组件视频信息作为输入并将它们转换为具有突出显示的感兴趣区域的掩膜，其中图像中的每个像素根据其所属的对象被分配类别id，并且对特定类别id的图像进行深度分析；
9.所述关键词分析组件可以对检测文字中的违规关键词；
10.所述人工智能检测组件对语义分割的图像以及音频信息进行检测，
11.所述asr组件将音频信息转化为文字。
12.优选的，所述影像分割组件分割出的视频信息由若干图像组成，每个所述图像之间的时间间隔包括但不限于1帧、2帧、1s、1.5s。
13.优选的，所述人工智能检测组件内部的检测组件由图像检测模块以及音频检测模块组成，所述音频检测模块用于检测音频中的声纹信息，所述图像检测模块能进行特定类别id中的人形轮廓的肤色比例、姿态分析。
14.优选的，所述人工智能检测组件内部的学习组件由样本分析组件以及模型建立组件组成，所述样本分析组件能够将人工检测为不良信息的图像进行导入分析，所述模型建立组件cnn、googlenet、resnet三种深度网络模型结构作为研究的基础，将图像数据变成转变为数学模型。
15.优选的，所述人工智能检测组件内部设置有ocr组件、标志识别组件、水印检测组件，能够判断隐藏在图像视频中的敏感内容，包括但不限于色情微信推广、色情app、个人联系方式等。
16.优选的，所述关键词分析组件内部关键词设定组件以及关键词比对组件。
17.优选的，所述文字读取组件可以将文字类别id的图像中的文字进行读取。
18.优选的，所述人工智能检测组件检测后的字幕信息、视频信息以及音频信息需要经过抽样复检以及禁播复检两道人工检测工序。
19.工作原理：将影像信息通过影像分割组件分割为字幕信息、视频信息以及音频信息，影像分割组件可以将视频信息分割为等时间距的图像，语义分割组件可以将图像信息作为输入并将它们转换为具有突出显示的感兴趣区域的掩膜，其中图像中的每个像素根据其所属的对象被分配类别id，并且对特定类别id的图像(如文字区域以及人体区域)进行深度分析，音频信息通过asr组件转化为文字信息，关键词组件可以对字幕信息、asr组件转化的文字信息以及文字读取组件读取文字类别id的图像中的文字信息进行违规关键词检测，人工智能检测组件中的音频检测模块可以检测音频中的声纹信息，图像检测模块能进行特定类别id中的人形轮廓的肤色比例、姿态分析，从而进行不良信息的检测，此外人工智能检测组件内部设置有ocr组件、标志识别组件、水印检测组件，能够判断隐藏在图像视频中的敏感内容，人工智能检测组件检测的不良信息以及关键词分析组件检测的违规词会进行人工禁播复检，人工智能检测组件检测合格的信息会进行抽样复检，人工复检后会将检测结果传递给人工智能检测组件内部的学习组件，便于人工智能的学习。
20.(三)有益效果
21.本发明提供了一种人工智能影像传播智能监测方法。具备以下有益效果：
22.该监测方法通过人工智能以及人工结合进行检测，能够有效提高检测效率以及检测质量，将影像分割为字幕信息、视频信息以及音频信息，并且对这些信息进行分别检测，能够有效提高检测质量，语义分割组件可以将特定类别id的信息进行突出显示，可以降低检测的工作量。
附图说明
23.图1为本发明方法原理示意图。
具体实施方式
24.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。
25.如图1所示，本发明实施例提供一种人工智能影像传播智能监测方法，包括影像分割组件、文字读取组件、语义分割组件、关键词分析组件、asr组件以及人工智能检测组件。
26.影像分割组件将影像视频分割为字幕信息、视频信息以及音频信息，影像分割组件分割出的视频信息由若干图像组成，每个图像之间的时间间隔包括但不限于1帧、2帧、1s、1.5s，进行抽样检测，加快检测效率。
27.语义分割组件视频信息作为输入并将它们转换为具有突出显示的感兴趣区域的掩膜，其中图像中的每个像素根据其所属的对象被分配类别id，并且对特定类别id的图像进行深度分析，重点读取文字类别id的图像以及人体id图像，文字读取组件可以将文字类别id的图像中的文字进行读取。
28.关键词分析组件可以对检测文字中的违规关键词，关键词分析组件内部关键词设定组件、nlp组件以及关键词比对组件，可以向关键词设定组件中添加违禁词进行检测，nlp组件可以判断语义，从而判断视频中的文字是否涉及不良信息。
29.人工智能检测组件对语义分割的图像以及音频信息进行检测，人工智能检测组件内部的检测组件由图像检测模块以及音频检测模块组成，音频检测模块用于检测音频中的声纹信息，图像检测模块能进行特定类别id中的人形轮廓的肤色比例、姿态分析，人工智能检测组件内部的学习组件由样本分析组件以及模型建立组件组成，样本分析组件能够将人工检测为不良信息的图像进行导入分析，模型建立组件cnn、googlenet、resnet三种深度网络模型结构作为研究的基础，将图像数据变成转变为数学模型，人工抽样复检以及禁播复检会将关键词分离检测结果传递给人工智能检测组件内部的学习组件，便于人工智能的学习。
30.人工智能检测组件内部设置有ocr组件、标志识别组件、水印检测组件，能够判断隐藏在图像视频中的敏感内容，包括但不限于色情微信推广、色情app、个人联系方式等。
31.asr组件将音频信息转化为文字。
32.人工智能检测组件检测后的字幕信息、视频信息以及音频信息需要经过抽样复检以及禁播复检两道人工检测工序。
33.尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
技术特征：1.一种人工智能影像传播智能监测方法，包括影像分割组件、文字读取组件、语义分割组件、关键词分析组件、asr组件以及人工智能检测组件，其特征在于：所述影像分割组件将影像视频分割为字幕信息、视频信息以及音频信息；所述语义分割组件视频信息作为输入并将它们转换为具有突出显示的感兴趣区域的掩膜，其中图像中的每个像素根据其所属的对象被分配类别id，并且对特定类别id的图像进行深度分析；所述关键词分析组件可以对检测文字中的违规关键词；所述人工智能检测组件对语义分割的图像以及音频信息进行检测，所述asr组件将音频信息转化为文字。2.根据权利要求1所述的一种人工智能影像传播智能监测方法，其特征在于：所述影像分割组件分割出的视频信息由若干图像组成，每个所述图像之间的时间间隔包括但不限于1帧、2帧、1s、1.5s。3.根据权利要求1所述的一种人工智能影像传播智能监测方法，其特征在于：所述人工智能检测组件内部的检测组件由图像检测模块以及音频检测模块组成，所述音频检测模块用于检测音频中的声纹信息，所述图像检测模块能进行特定类别id中的人形轮廓的肤色比例、姿态分析。4.根据权利要求1所述的一种人工智能影像传播智能监测方法，其特征在于：所述人工智能检测组件内部的学习组件由样本分析组件以及模型建立组件组成，所述样本分析组件能够将人工检测为不良信息的图像进行导入分析，所述模型建立组件cnn、googlenet、resnet三种深度网络模型结构作为研究的基础，将图像数据变成转变为数学模型。5.根据权利要求1所述的一种人工智能影像传播智能监测方法，其特征在于：所述人工智能检测组件内部设置有ocr组件、标志识别组件、水印检测组件，能够判断隐藏在图像视频中的敏感内容，包括但不限于色情微信推广、色情app、个人联系方式等。6.根据权利要求1所述的一种人工智能影像传播智能监测方法，其特征在于：所述关键词分析组件内部关键词设定组件、nlp组件以及关键词比对组件。7.根据权利要求1所述的一种人工智能影像传播智能监测方法，其特征在于：所述文字读取组件可以将文字类别id的图像中的文字进行读取。8.根据权利要求1所述的一种人工智能影像传播智能监测方法，其特征在于：所述人工智能检测组件检测后的字幕信息、视频信息以及音频信息需要经过抽样复检以及禁播复检两道人工检测工序。
技术总结本发明提供一种人工智能传播智能监测方法，涉及影响检测技术领域。该人工智能传播智能监测方法，包括影像分割组件、文字读取组件、语义分割组件、关键词分析组件、ASR组件以及人工智能检测组件，所述影像分割组件将影像视频分割为字幕信息、视频信息以及音频信息。通过人工智能以及人工结合进行检测，能够有效提高检测效率以及检测质量，将影像分割为字幕信息、视频信息以及音频信息，并且对这些信息进行分别检测，能够有效提高检测质量，语义分割组件可以将特定类别ID的信息进行突出显示，可以降低检测的工作量。以降低检测的工作量。以降低检测的工作量。
技术研发人员：郁剑
受保护的技术使用者：湖南工商大学
技术研发日：2022.07.15
技术公布日：2022/11/1
