基于视觉识别的互联网服务确定方法、装置、设备和产品与流程

技术特征：
1.一种基于视觉识别的互联网服务确定方法，其特征在于，包括：获取历史用户的离线视觉数据，对该离线视觉数据标注非法视觉特征，建立训练数据集；构建视觉识别模型，使用所述训练数据集对所述视觉识别模型进行训练；获取所述互联网服务平台的在线用户的视觉数据，使用训练好的所述视觉识别模型识别该在线用户的非法视觉特征；根据所述在线用户的非法视觉特征进行实时确定该在线用户的非法视觉评估值；根据所确定的非法视觉评估值和预设策略，决定是否向所述在线用户提供互联网服务，或确定提供互联网服务的方式。2.根据权利要求1所述的互联网服务确定方法，其特征在于，所述标注非法视觉特征包括：构建视觉数据标注平台，所述平台包括视觉数据服务器和标注客户端；所述视觉数据服务器对提供给标注客户端的视觉数据进行脱敏处理；所述标注客户端通过所述视觉数据标注平台从所述视觉数据服务器获取脱敏后的视频数据，以在线方式标注所述非法视觉特征。3.根据权利要求2所述的互联网服务确定方法，其特征在于，所述视觉识别模型为至少两个，各视觉识别模型用于识别不同类型的非法视觉特征；所述非法视觉特征包括：非法身体特征和/或非法环境特征。4.根据权利要求1至3中任一项所述的互联网服务确定方法，其特征在于：所述非法视觉评估值用于评估用户在享受所述互联网服务的特定期间内可能对互联网服务平台造成的损害度。5.根据权利要求1至4中任一项所述的互联网服务确定方法，其特征在于，根据所述在线用户的非法视觉特征进行实时确定该在线用户的非法视觉评估值包括：建立基于机器学习的损害预测模型；使用历史用户的非法视觉特征与损害行为特征训练所述损害预测模型；使用所述损害预测模型，并基于所述视觉识别模型识别的该在线用户的非法视觉特征来计算所述在线用户的非法视觉评估值作为损害度评估值。6.根据权利要求1至5中任一项所述的互联网服务确定方法，其特征在于，还包括：对所述在线用户的非法视觉特征和损害度评估值进行结果验证处理，在所述在线用户通过所述结果验证处理的情况下，将所述在线用户作为新增样本用于所述损害预测模型的模型网络优化。7.根据权利要求1至6中任一项所述的互联网服务确定方法，其特征在于，所述获取历史用户的离线视觉数据，对该离线视觉数据标注非法视觉特征，建立训练数据集包括：获取历史用户申请互联网服务时或者注册互联网服务产品时拍摄的图像，并在该图像中分别标注出非法身体特征和/或非法环境特征，以建立训练数据集。8.一种基于视觉识别的互联网服务确定装置，其特征在于，包括：数据获取模块，用于获取历史用户的离线视觉数据，对该离线视觉数据标注非法视觉特征，以建立训练数据集；模型构建模块，用于构建视觉识别模型，使用所述训练数据集对所述视觉识别模型进
行训练；识别模块，用于获取所述互联网服务平台的在线用户的视觉数据，使用训练好的所述视觉识别模型识别该在线用户的非法视觉特征；计算模块，根据所述在线用户的非法视觉特征进行实时确定该在线用户的非法视觉评估值；确定模块，根据所计算的非法视觉评估值和预设策略，决定是否向所述在线用户提供互联网服务，或确定提供互联网服务的方式。9.根据权利要求8所述的互联网服务确定装置，其特征在于，还包括平台构建模块，所述平台构建模块用于构建视觉数据标注平台，所述平台包括视觉数据服务器和标注客户端，其中，所述视觉数据服务器对提供给标注客户端的视觉数据进行脱敏处理；所述标注客户端通过所述视觉数据标注平台从所述视觉数据服务器获取脱敏后的视频数据，以在线方式标注所述非法视觉特征。10.根据权利要求8所述的互联网服务确定装置，其特征在于，所述模型构建模块构建至少两个所述视觉识别模型，各视觉识别模型用于识别不同类型的非法视觉特征；所述非法视觉特征包括：非法身体特征和/或非法环境特征。11.一种计算机设备，其包括处理器和存储器，所述存储器用于存储计算机可执行程序，当所述计算机程序被所述处理器执行时，所述处理器执行如权利要求1所述的互联网服务确定方法。12.一种计算机程序产品，其特征在于，存储有计算机可执行程序，所述计算机可执行程序被执行时，实现如权利要求1所述的互联网服务确定方法。

技术总结
本发明提供了一种基于视觉识别的互联网服务确定方法、装置、设备和产品。该方法包括：获取历史用户的离线视觉数据，对该离线视觉数据标注非法视觉特征，建立训练数据集；构建视觉识别模型，使用训练数据集对所述视觉识别模型进行训练；获取所述互联网服务平台的在线用户的视觉数据，使用训练好的所述视觉识别模型识别该在线用户的非法视觉特征；根据在线用户的非法视觉特征进行实时确定该在线用户的非法视觉评估值；根据所确定的非法视觉评估值和预设策略，决定是否向所述在线用户提供互联网服务，或确定提供互联网服务的方式。本发明能够精确地评估用户在享受互联网服务的特定期间内可能对互联网服务平台造成的损害度，提高了模型精确度。了模型精确度。了模型精确度。


技术研发人员：刘涛 薛贤巨
受保护的技术使用者：上海淇毓信息科技有限公司
技术研发日：2021.12.03
技术公布日：2022/1/25