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本是一名佛性型吃鸡选手，自从被三个妹子带着躺尸吃鸡之后，便立志要成为一名吃鸡高手，一大早便沉迷于各大网站的吃鸡直播中，正看到决赛圈激动人心的时刻，直播花屏了？然后游戏结束了？我的天，我是谁？我在哪？我错过了什么？
作为一名有强迫症的 IT 小哥哥，怎能让直播花屏现象存在呢？一方面，为了自己能成为一名吃鸡高手。另一方面，不能错过每一个升职加薪的机会。就这样开始了一段漫长的长征之路……
对于直播业务，” 秒开、卡顿、时延、进房成功率 ” 是我们经常关注的几个指标，这些指标可以说是从 ” 一个用户能够优雅地进入直播间 ” 的角度来考量的，然而进入直播间后 ” 用户究竟看到的什么内容 ” 也是很关键的一环，内容上除了涉及安全的一些指标外，还可能会有内容是否有花屏、绿屏等其他异常内容，这时我们便会考虑如何衡量和发现外网的花屏情况。
本文主要针对花屏提出了一种基于 CNN 网络的检测方案。
01
花屏检测能力构建
无论是视频还是直播，都是由一帧帧图像组成的，之所以会以一种动态的形式展现到我们眼前，是因为了人类的视觉暂留现象。
物体在快速运动时, 当人眼所看到的影像消失后，人眼仍能继续保留其影像 0.1-0.4 秒左右的图像，这种现象被称为视觉暂留现象。
既然如此，检测直播中是否存在花屏，其实可以转换为检测直播中的帧画面是否是花屏的画面，即一个图像识别问题。那么如何识别一个图像是否是花屏呢？
通常图像识别总是以特征为基础的，我们会先根据所设定的目标来提取相应的特征，用于我们后面来制定策略。不过好在现在的深度学习卷积神经网络 CNN 将提取特征和制定决策策略都帮我们完成了。
而使用深度学习 CNN 网络则绕不开数据集和模型训练两大块
1.1 数据集准备
困难
要使用深度学习网络，一个门槛是需要足够的带有标签的数据集，否则学习出的网络很容易过拟合，从而泛化能力不强。说其是门槛是因为实际业务中更多情况是缺少数据集，就以现在的花屏为例，目前直播发生花屏的案例非常少，想要通过实际案例来收集足够的花屏图片作为训练集显得异常困难。因此必须探寻其他的路子来收集训练集。
人类之所以能够分辨出花屏，是因为人类眼睛能够找到花屏图像的特征，虽然这些特征我们可能用语言都描述不出来，事实上，如果我们能用语言描述出特征，我们也很容易将其翻译成代码来找到花屏图像的特征。
制作训练集
机器学习其实也是通过特征来工作的，既然如此，我们可以制作一些花屏图像出来，让 CNN 网络找到它们区别于正常图片的特征，从而学习到花屏图片的检测能力。
在使用 YUVviewer 工具时，发现当设置错误的分辨率来播放视频文件时会出现花屏情况。灵感来源于此，我们完全可以通过使用错误的分辨率从 YUV 文件中抽取帧，从而拿到花屏图片。整体流程如下：
这里需要了解 YUV 文件的存储格式，从而根据格式来进行抽取对应的帧：
YUV，分为三个分量，“Y”表示明亮度（Luminance 或 Luma），也就是灰度值；而“U”和“V”表示的则是色度（Chrominance 或 Chroma），作用是描述影像色彩及饱和度，用于指定像素的颜色。
YUV 采样样式有一下几种，以黑点表示采样该像素点的 Y 分量，以空心圆圈表示采用该像素点的 UV 分量，一般情况下我们都使用的是 YUV420 格式
YUV420 格式存储方式如下所示：
按照上面存储方式编写代码来提取帧，代码如下：
def get_frames_from_YUV(filename, dims, numfrm, startfrm, frmstep):
“””
从给定的 YUV 文件中抽取对应的帧数据，帧数据格式仍然为 YUV
:param filename: YUV 文件路径
:param dims: YUV 文件的分辨率
:param numfrm: 要提取帧的数量
:param startfrm: 从哪一帧开始提取
:param frmstep: 抽取帧的帧间隔，即每隔几帧抽一帧
:return: 返回抽取帧的 Y 列表，U 列表,V 列表
“””
filesize = os.path.getsize(filename)
fp = open(filename, ‘rb’)
blk_size = prod(dims) * 3 / 2 # 计算每帧大小
if (startfrm+1+(numfrm-1)*frmstep)*blk_size > filesize:
numfrm = (filesize/blk_size – 1 – startfrm)/frmstep +1
util.log(‘ 文件读取越界 – 修改为 %d’%numfrm)
fp.seek(blk_size * startfrm, 0) # 跳转到指定开始帧
Y, U, V= [],[],[]
d00 = dims[0] / 2
d01 = dims[1] / 2
for i in range(numfrm):
util.log(‘ 文件读取第 %d 帧 ’ % i)
Yt = zeros((dims[1], dims[0]), uint8, ‘C’)
Ut = zeros((d01, d00), uint8, ‘C’)
Vt = zeros((d01, d00), uint8, ‘C’)
for m in range(dims[1]):
for n in range(dims[0]):
# print m,n
Yt[m, n] = ord(fp.read(1))
for m in range(d01):
for n in range(d00):
Ut[m, n] = ord(fp.read(1))
for m in range(d01):
for n in range(d00):
Vt[m, n] = ord(fp.read(1))
Y = Y + [Yt]
U = U + [Ut]
V = V + [Vt]
fp.seek(blk_size * (frmstep – 1), 1) # 跳出间隔帧
fp.close()
return (Y, U, V)
这里对分辨率错误的多种情况也做了下研究，发现如下规律：
1）分辨率正确
2）分辨率 width+ 1 情况
3）分辨率 width+ n 情况
4）分辨率 width- 1 情况
5）分辨率 width- n 情况
上面只是针对图片宽来进行错误干扰，可以看出宽变小花屏条纹方向是左下的，宽变大花屏条纹方向时右下的。
所以我们队宽和高分别设置不同的错误值，会造成不同类型的花屏，于是可以用这种策略构造大量的花屏。
我们用 800 多个视频，每个视频以一定的间隔来抽 10 帧，获得了 8000 多张花屏图片。
这些图片标签为花屏，也就是我们的正样本，负样本可选取实际直播中的正常截图。
至此，数据集准备差不多了。
1.2 模型和训练
模型上使用网上一些知名模型即可，这里我们使用了轻量的 mobilenet 模型，模型结构如下图所示：
训练采用基于用 imagenet 已经训练好的模型来进行 finetune 训练，最后一层使用随机超参数来训练（这一层也无法读取 pretrained 模型的超参数，因为分类数不一致）。训练可以快速收敛，因为特征太明显了，而且测试集准确率很高。
其实这里训练是一个不断迭代的过程，因为机器学习模型是一张白纸，它要具有怎样的能力完全是你教它的，而教的方式就是通过训练集（数据和标签），而想要让它能够应对更多的情况，你的训练集就要尽可能涵盖各种情况。
而我们的训练集总是不足的，你总会有 care 不到的地方。训练集不足的情况会怎样？举个例子
你训练个识别飞机的模型，而大部分关于飞机的图片都有天空，这样你给张天空的图片到模型，它也可能会认为是飞机，因为其实模型很可能学到的是天空的特征。而怎么让模型学到飞机的特征呢，当然需要调整训练集，让训练集里不仅包含背景为天空的飞机，还有陆地上的飞机等等。
通过不断低迭代调优，我们在空间场景下检测准确率已经可以达到 94%，NOW 直播场景检测准确率也已达到 90%。
02
直播检测方案
检测能力具备后想要真正地接入直播业务，还需要将直播流进行分帧，然后把对应的帧图片进行花屏检测。
后台整体框架
采用分帧截屏的手段，如果每天需要检测 2000 万张截图，即 10s 会有一张截图需要检测，而考虑花屏总是出现在很长的一段时间内，因此这里希望能够以更长的时间来抽样从而避免浪费算力。
附一张目前业务检测花屏结果的截图：
作为一名热爱工作的 IT 小哥哥，花了一个星期的时间，总算把基于 CNN 网络的直播花屏检测的工作告一段落了。
工作使我开心，游戏使我快乐，终于可以再次流畅的游走在各大网址的吃鸡直播中啦~
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