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本发明涉及人工智能领域，提供一种直播视频识别方法、装置、设备及介质，能够首先根据亮度执行初步的肤色检测，有效避免由于亮度影响导致的误判，进一步结合亮度实现对椭圆肤色模型的调整及优化，避免由于亮度影响肤色检测的效果，有效降低了误检率，进而基于改进的椭圆肤色模型实现对直播视频中违规直播的自动检测，同时，由于是逐帧检测，也避免了传统方案中由于采用视频帧训练而对出现时间较短的违规画面造成误判。此外，本发明还涉及区块链技术，待检测视频可存储于区块链节点中。

本发明提供了一种视频时序动作的检测方法、装置及设备,方法包括:获取视频数据,并提取所述视频数据的视频特征；将所述视频特征输入至锚分支网络以及无锚分支网络，以获取所述锚分支网络输出的第一输出结果，及所述无锚分支网络输出的第二输出结果，其中，所述锚分支网络以及所述无锚分支网络并行处理所述视频特征；调用对齐损失函数对所述第一输出结果及所述第二输出结果进行融合处理，生成时序动作定位结果集。解决了现有技术中对数据集的动作标注往往很模糊的问题。

本发明揭示了一种面向游戏直播场景的精彩时刻实时识别与预录制方法，包括如下步骤：S1、直播开始后，设置视频缓存池，对直播视频流进行缓存；S2、对直播内容进行区域划分；S3、为各区域设置各自的打分模式及精彩程度加权系数，使用精彩时刻识别系统对各个区内的精彩程度打分；S4、通过加权统计后得到当前画面的精彩得分，识别精彩时刻；S5、识别到精彩时刻后触发预录制系统，录制直播内容，直至达到录制结束标准后停止录制并储存已录制内容。本发明通过对人工智能及图像识别技术的合理利用，免除了现有技术中人工剪辑和后期制作的作业负担，克服了视频制作过程中对人工操作的依赖，降低了制作成本。

本公开实施例公开了一种视频识别及训练方法和装置、电子设备、程序和介质，其中，视频识别方法包括：提取视频中第一关键帧的特征；将所述第一关键帧的特征与所述视频中第二关键帧的融合特征进行融合，获得所述第一关键帧的融合特征；其中，所述第二关键帧在所述视频中检测时序位于所述第一关键帧之前；根据所述第一关键帧的融合特征对所述第一关键帧进行检测，获得所述第一关键帧的物体检测结果。本公开实施例通过迭代式的多帧特征融合方式增强了视频中这些关键帧的共享特征所包含的信息，提高了帧识别的准确率和视频识别效率。

本发明公开了一种用于云计算的监控视频识别系统，包括人脸视频影像采集模块、环境视频影像采集模块、人体视频影像采集模块、影像数据接收模块、影像数据处理模块、云计算分析模块、数据比对模块、信息储存模块、总控模块、警报分析模块与警报发送模块；其中，所述人脸视频影像采集模块安装在安装地点的进出口位置，并正对进口和出口处，所述人脸视频影像采集模块用于采集出现在进口处和出口处人员的人脸影像；所述环境视频影像采集模块根据安装地点的实际状况安装在不同的位置；本发明能够采集更多的数据进行更好的分析，同时还根据数据发出警报信息，让该系统满足了不同使用者的使用需求。