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[發明專利]直播人數真實性檢測方法、存儲介質、電子設備及系統有效

專利信息
申請號: 201710774329.7 申請日: 2017-08-31
公開(公告)號: CN107509083B 公開(公告)日: 2018-09-04
發明(設計)人: 周志剛;張文明;陳少杰 申請(專利權)人: 武漢斗魚網絡科技有限公司
主分類號: H04N21/2187 分類號: H04N21/2187;H04N21/262;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 武漢智權專利代理事務所(特殊普通合伙) 42225 代理人: 張凱
地址: 430000 湖北省武漢市東湖開*** 國省代碼: 湖北;42
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 直播 人數 真實性 檢測 方法 存儲 介質 電子設備 系統
【權利要求書】:

1.一種直播人數真實性檢測方法,其特征在于,包括:

S1:在直播客戶端中集成深度學習框架,同時直播客戶端進行深度訓練學習以使直播客戶端具有識別特定圖案的能力;

S2:直播平臺服務器周期性向直播房間內所有當前在線用戶的直播客戶端發送含有/不含有特定圖案的圖片,同時直播平臺服務器后臺對發送給直播客戶端的圖片進行是否含有特定圖案的標注;

S3:直播客戶端對所接收的圖片進行判斷,判斷圖片中是否含有特定圖案,并將判斷結果發送給直播平臺服務器;

S4:直播平臺服務器根據標注,對直播客戶端返回的結果進行判斷,若結果為正確,則不作處理,若結果為錯誤,則停止相應直播客戶端對直播平臺服務器的訪問;

所述直播客戶端集成的深度學習框架為卷積神經網絡框架;

所述直播客戶端進行深度訓練學習的具體過程為:

S101:提供多張含有特定圖案和不含有特定圖案的圖片,并在圖片上對圖片是否含有特定圖案進行標識;

S102:基于提供的圖片生成對應的Lmdb數據;

S103:將生成的Lmdb數據輸入至卷積神經網絡框架,執行卷積神經網絡框架提供的命令工具,直播客戶端進行深度訓練學習,直至直播客戶端具有識別特定圖案的能力。

2.如權利要求1所述的一種直播人數真實性檢測方法,其特征在于:

發送給直播客戶端的含有/不含有特定圖案的圖片存儲于直播平臺服務器的數據庫中;

直播平臺服務器對數據庫中存儲的用于發送給直播客戶端的含有/不含有特定圖案的圖片定期進行更新。

3.如權利要求1所述的一種直播人數真實性檢測方法,其特征在于:

直播平臺服務器對發送給直播客戶端的圖片進行編號;

直播客戶端對所接收的圖片進行判斷,并將判斷結果和所判斷的圖片的編號發送給直播平臺服務器;

直播平臺服務器結合所接收的判斷結果和編號,根據標注,判斷直播客戶端返回的結果是否正確。

4.一種存儲介質,該存儲介質上存儲有計算機程序,其特征在于:所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1至3任一項所述的方法。

5.一種電子設備,包括存儲器和處理器,存儲器上儲存有在處理器上運行的計算機程序,其特征在于:所述處理器執行所述計算機程序時實現權利要求1至3任一項所述的方法。

6.一種基于權利要求1所述方法的直播人數真實性檢測系統,其特征在于,包括:

訓練學習模塊,其用于在直播客戶端中集成深度學習框架,同時直播客戶端進行深度訓練學習以使直播客戶端具有識別特定圖案的能力;

傳輸模塊,其用于使直播平臺服務器周期性隨機向直播房間內所有當前在線用戶所登錄的直播客戶端發送含有/不含有特定圖案的圖片,同時直播平臺服務器后臺對發送給直播客戶端的圖片進行是否含有特定圖案的標注;

判斷模塊,其用于使直播客戶端對所接收的圖片進行判斷,判斷圖片中是否含有特定圖案,并將判斷結果發送給直播平臺服務器,以及使直播平臺服務器根據標注,對直播客戶端返回的結果進行判斷,若結果為正確,則不作處理,若結果為錯誤,則停止發送錯誤結果的直播客戶端對直播平臺服務器的訪問。

7.如權利要求6所述的一種直播人數真實性檢測系統,其特征在于:直播客戶端集成的深度學習框架為卷積神經網絡框架。

8.如權利要求6所述的一種直播人數真實性檢測系統,其特征在于:發送給直播客戶端的含有/不含有特定圖案的圖片存儲于直播平臺服務器的數據庫中,且直播平臺服務器對數據庫中存儲的用于發送給直播客戶端的含有/不含有特定圖案的圖片定期進行更新。

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