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申请/专利权人：新联智慧信息技术(深圳)有限公司

摘要：本公开提供一种宗教短视频的验证方法及相关产品，所述方法包括如下步骤：服务器接收终端发送的第一短视频；服务器抽取第一短视频的n帧图片，从n帧图片中提取设定位置固定大小的n张图片；服务器对n张图片比对确定任意2张图片的相似度，如相似度大于等于第一阈值，将2张图片中的任意一张图片放入待检测图库，如相似度小于第一阈值，直接将2张图片放入待检测图库；服务器将待检测图片输入到卷积神经网络模型确定该第一短视频是否为宗教视频，如确定为宗教视频，将该第一短视频屏蔽。本申请提供的技术方案具有符合政策要求的优点。

主权项：1.一种宗教短视频的验证方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：服务器接收终端发送的第一短视频；服务器抽取第一短视频的n帧图片，从n帧图片中提取设定位置固定大小的n张图片；服务器对n张图片比对确定任意2张图片的相似度，如相似度大于等于第一阈值，将2张图片中的任意一张图片放入待检测图库，如相似度小于第一阈值，直接将2张图片放入待检测图库；服务器将待检测图片输入到卷积神经网络模型确定该第一短视频是否为宗教视频，如确定为宗教视频，将该第一短视频屏蔽；所述n为大于等于10的整数。

全文数据：宗教短视频的验证方法及相关产品技术领域本发明涉及文化传媒技术领域，具体涉及一种宗教短视频的验证方法及相关产品。背景技术短视频即短片视频，是一种互联网内容传播方式，一般是在互联网新媒体上传播的时长在1分钟以内的视频传播内容。现有的短视频的分享基于网络共享，但是现有的短视频可能涉及到宗教短视频，尤其是邪教的视频，此视频不仅民众反感，政策不允许的，因此其不符合政策的要求。发明内容本发明实施例提供了一种宗教短视频的验证方法及相关产品，可以对宗教视频进行自行验证以及屏蔽，具有符合政策的优点。第一方面，本发明实施例提供一种宗教短视频的验证方法，所述方法包括如下步骤：服务器接收终端发送的第一短视频；服务器抽取第一短视频的n帧图片，从n帧图片中提取设定位置固定大小的n个区域的n张图片；服务器对n张图片比对确定任意2张图片的相似度，如相似度小于第一阈值，将2张图片中的任意一张图片放入待检测图库，如相似度大于等于第一阈值，直接将2张图片放入待检测图库；服务器将待检测图片输入到卷积神经网络模型确定该第一短视频是否为宗教视频，如确定为宗教视频，将该第一短视频屏蔽。可选的，所述服务器对n张图片比对确定任意2张图片的相似度具体包括：从n张图片中按顺序提取2张图片，即第一图片和第二图片，执行相似度计算步骤，具体包括：获取第一图片和第二图片的每个像素点的H值以及S值，将第一图片的H值按像素点的位置组成H1矩阵，将第一图片的S值按像素点的位置组成S1矩阵，将第二图片的H值按像素点的位置组成H2矩阵，将第二图片的S值按像素点的位置组成S2矩阵，计算D1＝H1-H2；D2＝S1-S2，计算D1的元素平均值以及D2的元素平均值可选的，所述方法还包括：将第一短视频的上传用户进行标记，并对上传终端ID的历史视频屏蔽。可选的，所述方法还包括：将该第一短视频以及终端的地址发送给公安机关服务器。第二方面，提供一种服务器，所述服务器包括：通信模块、处理器，通信模块，用于接收终端发送的第一短视频；处理器，用于抽取第一短视频的n帧图片，从n帧图片中提取设定位置固定大小的n个区域的n张图片，对n张图片比对确定任意2张图片的相似度，如相似度小于第一阈值，将2张图片中的任意一张图片放入待检测图库，如相似度大于等于第一阈值，直接将2张图片放入待检测图库；将待检测图片输入到卷积神经网络模型确定该第一短视频是否为宗教视频，如确定为宗教视频，将该第一短视频屏蔽。可选的，所述处理器，用于从n张图片中按顺序提取2张图片，即第一图片和第二图片，执行相似度计算步骤，具体包括：获取第一图片和第二图片的每个像素点的H值以及S值，将第一图片的H值按像素点的位置组成H1矩阵，将第一图片的S值按像素点的位置组成S1矩阵，将第二图片的H值按像素点的位置组成H2矩阵，将第二图片的S值按像素点的位置组成S2矩阵，计算D1＝H1-H2；D2＝S1-S2，计算D1的元素平均值以及D2的元素平均值可选的，所述处理器，还用于将第一短视频的上传用户进行标记，并对上传终端ID的历史视频屏蔽。可选的，所述处理器，还用于控制通信单元将该第一短视频以及终端的地址发送给公安机关服务器。可选的，所述终端为：计算机或云平台。第三方面，提供一种计算机可读存储介质，其存储用于电子数据交换的程序，其中，所述程序使得终端执行第一方面提供的方法。实施本发明实施例，具有如下有益效果：可以看出，本申请提供的技术方案在接收到第一视频以后，从第一短视频中获取所有的n张图片，然后确定n张图片是否具有共同的第一图标，如具有，提取该第一图标后，确定第一图标是否包含在预设图标即邪教图标数据库内，如是，确定为宗教视频，屏蔽该视频，符合政策的要求。附图说明为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例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例，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是一种终端的结构示意图。图2是一种宗教短视频的验证方法的流程示意图。图3是本发明实施例提供的服务器的结构示意图。图4是本发明实施例提供的像素点矩阵示意图。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作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。本发明的说明书和权利要求书及所述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”和“第四”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结果或特性可以包含在本发明的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。参阅图1，图1提供了一种终端，该终端具体可以为智能手机、平板电脑、计算机、服务器，该智能手机可以为IOS、安卓等系统的终端，上述终端具体可以包括：处理器、存储器、摄像头和显示屏，上述部件可以通过总线连接，也可以通过其他方式连接，本申请并不和限制上述连接的具体方式。对于服务器，具体可以为计算机或云平台。其属于短视频应用的服务侧设备。参阅图2，图2提供了一种宗教短视频的验证方法，该方法如图2所示，由服务器来执行，该方法包括如下步骤：步骤S201、服务器接收终端发送的第一短视频；步骤S202、服务器抽取第一短视频的n帧图片，从n帧图片中提取设定位置固定大小的n张图片；上述设定位置固定大小具体有为，n帧图片的左上角、左下角、右上角或右下角中的任意一个，该固定大小可以为提取的n张图片的大小相同，也可以为像素点的数量相同。这样才使得后续的相似度计算成为可能。步骤S203、服务器对n张图片比对确定任意2张图片的相似度，如相似度小于第一阈值，将2张图片中的任意一张图片放入待检测图库，如相似度大于等于第一阈值，直接将2张图片放入待检测图库。上述n为大于等于10的整数，因为只有一定数量的图片验证才具有一定的意义。步骤S204、服务器将待检测图片输入到卷积神经网络模型确定该第一短视频是否为宗教视频，如确定为宗教视频，将该第一短视频屏蔽。上述卷积神经网络模型可以采用现有的卷积神经网络模型，例如阿里的卷积神经网络模型具体可以参见CN108509827A，当然也可以采用百度卷积神经网络模型等等。本申请对卷积神经网络模型并无改动。本申请提供的技术方案在接收到第一视频以后，从第一短视频中获取所有的n张图片，然后确定n张图片中任意2张图片的相似度，如相似度大于等于设定阈值，确定2张图片非常相似，那么保留任意一张图片输入到卷积神经网络运算确定是否宗教视频，如是，屏蔽该视频，符合政策的要求，另外，本申请在输入之前会将输入的图片进行相似度的运算，在不影响识别准确度的前提下，减少了计算量。可选的，上述服务器对n张图片比对确定任意2张图片的相似度具体包括：服务器从n张图片中按顺序提取2张图片，即第一图片和第二图片，执行相似度计算步骤，具体包括：获取第一图片和第二图片的每个像素点的H值以及S值，将第一图片的H值按像素点的位置组成H1矩阵，将第一图片的S值按像素点的位置组成S1矩阵，将第二图片的H值按像素点的位置组成H2矩阵，将第二图片的S值按像素点的位置组成S2矩阵，计算D1＝H1-H2；D2＝S1-S2，计算D1的元素平均值以及D2的元素平均值上述H值和S值可以为HSI模型中的，色调H值和饱和度S值。这里需要说明的是，这里未采用亮度I值是因为亮度与颜色不相关，对于图片是否一致，主要体现在颜色的一致性，对于相同大小例如像素点数量相同的2张图片的2个H值矩阵的差值矩阵D1以及2个S值矩阵的差值矩阵D2相差很小，那么说明两张图片基本相似。下面以图4来说明为了方便说明，以12个像素点为例，在实际应用中，可能具有上千个像素点，上述第一图片的H值按像素点的位置组成H1矩阵具体可以为，获取每个像素点的H值，按像素点在第一图片的位置确定该H值在H1矩阵的位置，如图4为第一图片的像素点的H值转换成H1矩阵的示意图，其中图4左边转换前的每个方块代表一个像素点的H值。这样转换不仅对像素点的位置也有严格的要求，这样能够进一步提高图片相似度的可靠性。其思路是，对于邪教组织，其一般具有固定的标识，而标识类似于商标一般设置在其视频的四个角落，并且这四个角落一般不会随视频的场景变化而变化，因此本申请人针对这样的特性来确定其是否为邪教组织，但是如果每个图片均进行卷积神经网络运算，运算量会比较大，一个卷积神经网络运算的运算量一般为106次乘积运算，而本申请提出的矩阵减法运算的运算量要远远小于这个计算开销，因此本申请的目的是为了减少图片输入的数量，为了减少图片输入的数量，将相似度较高的图片保留一张图片即可以，这样即能够对图片进行识别，也能够减少计算量。可选的，上述方法还可以包括：将第一短视频的上传用户进行标记，并对上传终端ID的历史视频屏蔽。可选的，上述方法还可以包括：将该第一短视频以及终端的地址发送给公安机关服务器。这样便于公安机关来抓捕。参阅图3，图3提供一种服务器，所述服务器包括：通信模块、处理器，通信模块，用于接收终端发送的第一短视频；处理器，用于抽取第一短视频的n帧图片，从n帧图片中提取设定位置固定大小的n张图片，对n张图片比对确定任意2张图片的相似度，如相似度大于等于第一阈值，将2张图片中的任意一张图片放入待检测图库，如相似度小于第一阈值，直接将2张图片放入待检测图库；将待检测图片输入到卷积神经网络模型确定该第一短视频是否为宗教视频，如确定为宗教视频，将该第一短视频屏蔽。本发明实施例还提供一种计算机存储介质，其中，该计算机存储介质存储用于电子数据交换的计算机程序，该计算机程序使得计算机执行如上述方法实施例中记载的任何一种宗教短视频的验证方法的部分或全部步骤。本发明实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，所述计算机程序可操作来使计算机执行如上述方法实施例中记载的任何一种宗教短视频的验证方法的部分或全部步骤。需要说明的是，对于前述的各方法实施例，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，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，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可选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置，可通过其它的方式实现。例如，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，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接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。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，在本发明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。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件程序模块的形式实现。所述集成的单元如果以软件程序模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储器中。基于这样的理解，本发明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全部或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器中，包括若干指令用以使得一台计算机设备可为个人计算机、服务器或者网络设备等执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储器包括：U盘、只读存储器ROM，Read-OnlyMemory、随机存取存储器RAM，RandomAccessMemory、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储器中，存储器可以包括：闪存盘、只读存储器英文：Read-OnlyMemory，简称：ROM、随机存取器英文：RandomAccessMemory，简称：RAM、磁盘或光盘等。以上对本发明实施例进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

权利要求：1.一种宗教短视频的验证方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：服务器接收终端发送的第一短视频；服务器抽取第一短视频的n帧图片，从n帧图片中提取设定位置固定大小的n张图片；服务器对n张图片比对确定任意2张图片的相似度，如相似度大于等于第一阈值，将2张图片中的任意一张图片放入待检测图库，如相似度小于第一阈值，直接将2张图片放入待检测图库；服务器将待检测图片输入到卷积神经网络模型确定该第一短视频是否为宗教视频，如确定为宗教视频，将该第一短视频屏蔽；所述n为大于等于10的整数。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述服务器对n张图片比对确定任意2张图片的相似度具体包括：从n张图片中按顺序提取2张图片，即第一图片和第二图片，执行相似度计算步骤，具体包括：获取第一图片和第二图片的每个像素点的H值以及S值，将第一图片的H值按像素点的位置组成H1矩阵，将第一图片的S值按像素点的位置组成S1矩阵，将第二图片的H值按像素点的位置组成H2矩阵，将第二图片的S值按像素点的位置组成S2矩阵，计算D1＝H1-H2；D2＝S1-S2，计算D1的元素平均值以及D2的元素平均值3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：将第一短视频的上传用户进行标记，并对上传终端ID的历史视频屏蔽。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：将该第一短视频以及终端的地址发送给公安机关服务器。5.一种服务器，所述服务器包括：通信模块、处理器，其特征在于，通信模块，用于接收终端发送的第一短视频；处理器，用于抽取第一短视频的n帧图片，从n帧图片中提取设定位置固定大小的n张图片，对n张图片比对确定任意2张图片的相似度，如相似度大于等于第一阈值，将2张图片中的任意一张图片放入待检测图库，如相似度小于第一阈值，直接将2张图片放入待检测图库；将待检测图片输入到卷积神经网络模型确定该第一短视频是否为宗教视频，如确定为宗教视频，将该第一短视频屏蔽。6.根据权利要求5所述的终端，其特征在于，所述处理器，用于从n张图片中按顺序提取2张图片，即第一图片和第二图片，执行相似度计算步骤，具体包括：获取第一图片和第二图片的每个像素点的H值以及S值，将第一图片的H值按像素点的位置组成H1矩阵，将第一图片的S值按像素点的位置组成S1矩阵，将第二图片的H值按像素点的位置组成H2矩阵，将第二图片的S值按像素点的位置组成S2矩阵，计算D1＝H1-H2；D2＝S1-S2，计算D1的元素平均值以及D2的元素平均值7.根据权利要求5所述的终端，其特征在于，所述处理器，还用于将第一短视频的上传用户进行标记，并对上传终端ID的历史视频屏蔽。8.根据权利要求5所述的服务器，其特征在于，所述处理器，还用于控制通信单元将该第一短视频以及终端的地址发送给公安机关服务器。9.根据权利要求5-8任意一项所述的服务器，其特征在于，所述终端为：计算机或云平台。10.一种计算机可读存储介质，其存储用于电子数据交换的程序，其中，所述程序使得终端执行如权利要求1-4任意一项提供的方法。

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