一种游戏违规场景的检测方法、装置、设备及存储介质与流程

1.本发明涉及计算机技术领域，具体的说，涉及的是一种游戏违规场景的检测方法、装置、设备及存储介质。


背景技术：

2.近年来，随着游戏娱乐行业的发展，游戏类型越来越多，其中，沙盒类建造游戏凭其高自由度创作的特点受到游戏玩家的热爱，玩家可以在沙盒类建造游戏中随意地创造和制作，打造带有个人风格的建造作品。但是沙盒类建造游戏容易被玩家用于建造违规建筑或者违规标志，现有技术中，采用通过人工举报或者定时随机抽检的方式对违规作品进行检测，无法对所有建造场景进行检测。


技术实现要素：

3.基于此，本发明提供了一种游戏违规场景的检测方法、装置、设备及存储介质，其能够通过对所有三维游戏场景数据进行处理，得到若干场景图像，并自动识别出违规的建造场景。
4.为实现上述目的，本发明实施例提供了一种游戏违规场景的检测方法，包括：
5.获取三维游戏场景数据，并对所述三维游戏场景数据进行切片，得到若干切片数据；
6.根据所述切片数据，查询预设的色彩映射表，获取与所述切片数据对应的颜色数据；
7.将所述切片数据进行栅格化处理，得到栅格数据，并根据与所述切片数据对应的颜色数据，对所述栅格数据进行光栅化处理，得到场景图像；
8.将所述场景图像输入到预先训练好的违规图像检测模型，得到识别结果。
9.作为上述方案的改进，所述将所述切片数据进行栅格化处理之前，还包括：
10.基于预设的所述切片数据与切片类型的映射关系，判定所述切片数据是否属于常规切片类型；
11.当所述切片数据属于常规切片类型时，删除所述切片数据。
12.作为上述方案的改进，所述违规图像检测模型具体为违规商标检测模型；
13.所述违规商标检测模型通过以下方式获得：
14.构建原始商标检测模型；
15.获取多组商标训练样本以对所述原始商标检测模型进行训练，得到违规商标检测模型；其中，所述商标训练样本包括商标以及与所述商标对应的已知识别结果。
16.作为上述方案的改进，所述方法还包括：
17.对所述场景图像进行文字识别，得到文本信息；
18.对所述文本信息进行关键词提取；
19.根据所述关键词查询语义规则库，得到与所述关键词对应的识别结果。
20.作为上述方案的改进，所述违规图像检测模型具体为违规场景检测模型；
21.所述违规场景检测模型通过以下方式获得：
22.构建原始场景检测模型；
23.获取多组场景训练样本对所述原始场景检测模型进行训练，得到违规场景检测模型；其中，所述场景训练样本包括历史违规场景图像。
24.作为上述方案的改进，还包括：当所述识别结果为违规时，生成违规信息并上传至信息管理中心，以供游戏管理员进行核实；其中，违规信息包括所述三维游戏场景数据的场景入口。
25.作为上述方案的改进，还包括：
26.当所述识别结果为违规时，将所述三维游戏场景数据所在的场景中的所有玩家转移，并封锁所述三维游戏场景数据所在的场景；
27.获取与所述三维游戏场景数据对应的玩家id，并查找预设的账户数据库，得到与所述玩家id对应的账户信息；
28.基于预设的游戏惩罚机制和所述账户信息，根据识别结果，对目标玩家作出惩罚。
29.为实现上述目的，本发明实施例还提供了一种游戏违规场景的检测装置，包括：
30.切片模块，用于获取三维游戏场景数据，并对所述三维游戏场景数据进行切片，得到若干切片数据；
31.颜色获取模块，用于根据所述切片数据，查询预设的色彩映射表，获取与所述切片数据对应的颜色数据；
32.图像渲染模块，用于将所述切片数据进行栅格化处理，得到栅格数据，并根据与所述切片数据对应的颜色数据，对所述栅格数据进行光栅化处理，得到场景图像；
33.图像检测模块，用于将所述场景图像输入到预先训练好的违规图像检测模型，得到识别结果。
34.为实现上述目的，本发明实施例还提供了游戏违规场景的检测设备，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述任一实施例所述的游戏违规场景的检测方法。
35.为实现上述目的，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如上述任一实施例所述的游戏违规场景的检测方法。
36.与现有技术相比，本发明实施例公开的游戏违规场景的检测方法、装置、设备及存储介质，通过获取三维游戏场景数据，并对所述三维游戏场景数据进行切片和栅格化处理，以得到栅格数据；通过查询预设的色彩映射表，来获取与所述栅格数据对应的颜色数据；基于与所述栅格数据对应的颜色数据，对所述栅格数据进行光栅化处理，以得到场景图像；通过将所述场景图像输入到预先训练好的违规图像检测模型，得到识别结果，从而实现对所有游戏场景进行违规识别。由此可见，本发明实施例能够通过对所有三维游戏场景数据进行处理，得到若干场景图像，并自动识别出违规的建造场景。
附图说明
37.为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对实施方式中所需要使用的附图作
简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施方式，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。
38.图1是本发明一实施例提供的一种游戏违规场景的检测方法的流程示意图；
39.图2是本发明一实施例提供的一种游戏违规场景的检测装置的结构示意图；
40.图3是本发明一实施例提供的一种游戏违规场景的检测设备的结构示意图。
具体实施方式
41.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，所描述的实施例仅仅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做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。
42.参见图1，是本发明实施例提供的一种游戏违规场景的检测方法的流程示意图。
43.所述游戏违规场景的检测方法可以通过用户端执行，所述用户端可以为电脑、手机、平板等用户终端设备；其中，所述用户端上可以装载有各种应用程序，包括游戏类的应用程序。作为举例，所述用户端可以包括显示屏和处理器，该显示屏用于呈现图形用户界面，该图形用户界面用于呈现游戏画面，以及与玩家进行交互；该处理器用于运行该游戏、生成图形用户界面以及对图形的合法性进行监测。
44.所述游戏违规场景的检测方法也可以由服务器执行，所述服务器可以ia架构服务器、risc架构服务器等不同类型的服务器；其中，所述服务器端具有高速的cpu运算能力、长时间的可靠运行、强大的i/o外部数据吞吐能力以及更好的扩展性，可以为用户端提供游戏类应用的响应服务请求、承担服务、保障服务。
45.具体地，所述方法包括以下步骤：
46.s11、获取三维游戏场景数据，并对所述三维游戏场景数据进行切片，得到若干切片数据；
47.s12、根据所述切片数据，查询预设的色彩映射表，获取与所述切片数据对应的颜色数据；
48.s13、将所述切片数据进行栅格化处理，得到栅格数据，并根据与所述切片数据对应的颜色数据，对所述栅格数据进行光栅化处理，得到场景图像；
49.s14、将所述场景图像输入到预先训练好的违规图像检测模型，得到识别结果。
50.在步骤s11中，作为举例地，获取三维游戏场景数据的时刻可以是检测到玩家上线时进行获取的，也可以是在检测到游戏场景建造完成时进行获取的，在此不作限定。
51.在步骤s11中，切片指的是在游戏三维空间，对数据进行切分，在全检测中，对场景进行均匀分布切片(按照轴方向作切割)，在待检测部分明确的情况下，只需对待检测部分进行切片处理。一般情况下，由于三维游戏场景数据的数据量较大，因此需要对三维游戏场景数据进行切片处理，以降低一次性需要处理的场景数据。
52.在步骤s12中，色彩映射表是与颜色相关联的一组值，储存着与切片数据相对应的颜色值组，每一个颜色值定义了一组rgb值，示例性的，当颜色值为1时，对应着rgb为(255,255,0)。通过切片数据的位置以及方向，查询色彩映射表，可获取对应的颜色数据(颜色贴图)。
53.在步骤s12中，作为举例地，色彩映射表可以预先存储在本地，也可以存储在云端，在检测到玩家上线或者检测到场景建造完成时从云端获取，在此不作限定。
54.在步骤s13中，作为举例地，每一个栅格都有对应的一个颜色值，将切片数据进行栅格化处理后，将与切片数据对应的颜色数据中的每一个颜色值与每一个栅格进行一一对应，对栅格数据进行光栅化处理，得到渲染后的场景图像。
55.在步骤s14中，识别结果包括两种类型：违规和合法。使用预先训练好的违规图像检测模型对场景图像进行违规监测，得到违规或者合法的识别结果，当识别结果为合法时，为该游戏场景生成合法标签。
56.与现有技术相比，本发明实施例公开的游戏违规场景的检测方法，通过获取三维游戏场景数据，并对所述三维游戏场景数据进行切片和栅格化处理，以得到栅格数据；通过查询预设的色彩映射表，来获取与所述栅格数据对应的颜色数据；基于与所述栅格数据对应的颜色数据，对所述栅格数据进行光栅化处理，以得到场景图像；通过将所述场景图像输入到预先训练好的违规图像检测模型，得到识别结果，从而实现对所有游戏场景进行多角度无死角的违规识别。由此可见，本发明实施例能够通过对所有三维游戏场景数据进行处理，得到若干场景图像，并自动识别出违规的建造场景。
57.在一种实施方式中，步骤s13之前，还包括：
58.基于预设的所述切片数据与切片类型的映射关系，判定所述切片数据是否属于常规切片类型；
59.当所述切片数据属于常规切片类型时，删除所述切片数据。
60.值得说明的是，常规切片类型可以是环境生物，也可以是透明物体，也可以是其他明确不会涉及到违规的物品，在此不作限定。一般来说，在游戏场景中，预设有物体类型管理器来对场景中的物体以及对应的类型进行记录管理。为减少检测的数据量，提高检测效率，通常不对常规切片类型的切片数据进行检测，而是在一开始的时候剔除掉所有的常规切片类型的切片数据，针对性地进行违规检测。
61.在一种实施方式中，所述违规图像检测模型具体为违规商标检测模型；
62.所述违规商标检测模型通过以下方式获得：
63.构建原始商标检测模型；
64.获取多组商标训练样本以对所述原始商标检测模型进行训练，得到违规商标检测模型；其中，所述商标训练样本包括商标以及与所述商标对应的已知识别结果。
65.示例性的，获取若干组商标以及与商标对应的已知识别结果作为商标训练样本，利用机器学习的方式，训练得到违规商标检测模型。其中，商标包括合法商标和违规商标，与合法商标对应的已知识别结果为合法，与违规商标对应的已知识别结果为违规。
66.在一种实施方式中，所述方法还包括：
67.对所述场景图像进行文字识别，得到文本信息；
68.对所述文本信息进行关键词提取；
69.根据所述关键词查询语义规则库，得到与所述关键词对应的识别结果。
70.具体地，可采用图片文字识别技术(例如ocr)对场景图像进行文本检测，得到文本信息，对文本信息进行关键词提取并分析语义，查询语义规则库，得到文本信息的识别结果。其中识别结果包括合法和违规两种情况，关键词的提取以及语义分析可参考现有技术，
在此不再赘述。
71.值得说明的是，语义规则库中记载了关键词与识别结果的对应关系，识别结果中的违规按照违规程度进行了等级划分，例如包括轻度违规、中等违规和严重违规，针对不同的违规程度，采取不同的惩罚措施。
72.一般情况下，游戏仅针对商标和文字进行违规识别，对游戏场景数据脚本话，只提取logo和关键词，提高识别度和缩短识别时间。同时支持对接多服务器来提高并发承受能力，缩短反应时间。
73.在一种实施方式中，所述违规图像检测模型具体为违规场景检测模型；
74.所述违规场景检测模型通过以下方式获得：
75.构建原始场景检测模型；
76.获取多组场景训练样本对所述原始场景检测模型进行训练，得到违规场景检测模型；其中，所述场景训练样本包括历史违规场景图像。
77.示例性的，可通过记录本游戏中的历史检测出的违规场景图像，将其作为场景训练样本，训练得到违规场景检测模型。值得说明的是，此处的违规场景指的是除了商标(logo)和文字外的违规场景。
78.在一种实施方式中，还包括：当所述识别结果为违规时，生成违规信息并上传至信息管理中心，以供游戏管理员进行核实；其中，违规信息包括所述三维游戏场景数据的场景入口。
79.可选的，为保障玩家的权益，当识别结果为违规时，生成违规信息并通知玩家，玩家可通过预设的申诉渠道提起申诉。
80.值得说明的是，违规信息可以包括三维游戏场景数据的场景入口，通过该场景入口，游戏管理员可快速进入对应场景地图中，以对违规场景进行核实。
81.在一种实施方式中，还包括：
82.当所述识别结果为违规时，将所述三维游戏场景数据所在的场景中的所有玩家转移，并封锁所述三维游戏场景数据所在的场景；
83.获取与所述三维游戏场景数据对应的玩家id，并查找预设的账户数据库，得到与所述玩家id对应的账户信息；
84.基于预设的游戏惩罚机制和所述账户信息，根据识别结果，对目标玩家作出惩罚。
85.可选的，识别结果包括合法和违规，违规按照违规程度进行了等级划分，例如包括轻度违规、中等违规和严重违规，针对不同的违规程度，采取不同的惩罚措施。示例性的，假设游戏场景中文本信息记载的是对谎报疫情的相关内容，惩罚措施可达到报警处理的级别，在此仅作举例，具体设置视实际情况而定。
86.进一步地，账户信息包括玩家的手机号码以及真实姓名中的至少一种信息，也可以包括身份证号码。
87.与现有技术相比，本发明实施例能够通过对所有三维游戏场景数据进行处理，得到若干场景图像，并自动识别出违规的建造场景。
88.参见图2，是本发明实施例提供的一种游戏违规场景的检测装置的结构示意图，所述游戏违规场景的检测装置包括：
89.切片模块11，用于获取三维游戏场景数据，并对所述三维游戏场景数据进行切片，
得到若干切片数据；
90.颜色获取模块12，用于根据所述切片数据，查询预设的色彩映射表，获取与所述切片数据对应的颜色数据；
91.图像渲染模块13，用于将所述切片数据进行栅格化处理，得到栅格数据，并根据与所述切片数据对应的颜色数据，对所述栅格数据进行光栅化处理，得到场景图像；
92.图像检测模块14，用于将所述场景图像输入到预先训练好的违规图像检测模型，得到识别结果。
93.切片模块11中，作为举例地，获取三维游戏场景数据的时刻可以是检测到玩家上线时进行获取的，也可以是在检测到游戏场景建造完成时进行获取的，在此不作限定。
94.切片模块11中，切片指的是在游戏三维空间，对数据进行切分，在全检测中，对场景进行均匀分布切片(按照轴方向作切割)，在待检测部分明确的情况下，只需对待检测部分进行切片处理。一般情况下，由于三维游戏场景数据的数据量较大，因此需要对三维游戏场景数据进行切片处理，以降低一次性需要处理的场景数据。
95.颜色获取模块12中，色彩映射表是与颜色相关联的一组值，储存着与切片数据相对应的颜色值组，每一个颜色值定义了一组rgb值，示例性的，当颜色值为1时，对应着rgb为(255,255,0)。通过切片数据的位置以及方向，查询色彩映射表，可获取对应的颜色数据(颜色贴图)。
96.颜色获取模块12中，作为举例地，色彩映射表可以预先存储在本地，也可以存储在云端，在检测到玩家上线或者检测到场景建造完成时从云端获取，在此不作限定。
97.图像渲染模块13中，作为举例地，每一个栅格都有对应的一个颜色值，将切片数据进行栅格化处理后，将与切片数据对应的颜色数据中的每一个颜色值与每一个栅格进行一一对应，对栅格数据进行光栅化处理，得到渲染后的场景图像。
98.图像检测模块14中，识别结果包括两种类型：违规和合法。使用预先训练好的违规图像检测模型对场景图像进行违规监测，得到违规或者合法的识别结果，当识别结果为合法时，为该游戏场景生成合法标签。
99.与现有技术相比，本发明实施例公开的游戏违规场景的检测装置，通过获取三维游戏场景数据，并对所述三维游戏场景数据进行切片和栅格化处理，以得到栅格数据；通过查询预设的色彩映射表，来获取与所述栅格数据对应的颜色数据；基于与所述栅格数据对应的颜色数据，对所述栅格数据进行光栅化处理，以得到场景图像；通过将所述场景图像输入到预先训练好的违规图像检测模型，得到识别结果，从而实现对所有游戏场景进行多角度无死角的违规识别。由此可见，本发明实施例能够通过对所有三维游戏场景数据进行处理，得到若干场景图像，并自动识别出违规的建造场景。
100.在一种实施方式中，所述装置还包括：
101.类型判断模块，用于基于预设的所述切片数据与切片类型的映射关系，判定所述切片数据是否属于常规切片类型；
102.切片数据删除模块，用于当所述切片数据属于常规切片类型时，删除所述切片数据。
103.值得说明的是，常规切片类型可以是环境生物，也可以是透明物体，也可以是其他明确不会涉及到违规的物品，在此不作限定。一般来说，在游戏场景中，预设有物体类型管
理器来对场景中的物体以及对应的类型进行记录管理。为减少检测的数据量，提高检测效率，通常不对常规切片类型的切片数据进行检测，而是在一开始的时候剔除掉所有的常规切片类型的切片数据，针对性地进行违规检测。
104.在一种实施方式中，所述违规图像检测模型具体为违规商标检测模型；
105.所述装置还包括：
106.模型构建模块，用于构建原始商标检测模型；
107.模型训练模块，获取多组商标训练样本以对所述原始商标检测模型进行训练，得到违规商标检测模型；其中，所述商标训练样本包括商标以及与所述商标对应的已知识别结果。
108.示例性的，获取若干组商标以及与商标对应的已知识别结果作为商标训练样本，利用机器学习的方式，训练得到违规商标检测模型。其中，商标包括合法商标和违规商标，与合法商标对应的已知识别结果为合法，与违规商标对应的已知识别结果为违规。
109.在一种实施方式中，所述装置还包括：
110.文本识别模块，用于对所述场景图像进行文字识别，得到文本信息；
111.关键词提取模块，用于对所述文本信息进行关键词提取；
112.违规文字识别模块，用于根据所述关键词查询语义规则库，得到与所述关键词对应的识别结果。
113.具体地，可采用图片文字识别技术(例如ocr)对场景图像进行文本检测，得到文本信息，对文本信息进行关键词提取并分析语义，查询语义规则库，得到文本信息的识别结果。其中识别结果包括合法和违规两种情况，关键词的提取以及语义分析可参考现有技术，在此不再赘述。
114.值得说明的是，语义规则库中记载了关键词与识别结果的对应关系，识别结果中的违规按照违规程度进行了等级划分，例如包括轻度违规、中等违规和严重违规，针对不同的违规程度，采取不同的惩罚措施。
115.一般情况下，游戏仅针对商标和文字进行违规识别，对游戏场景数据脚本话，只提取logo和关键词，提高识别度和缩短识别时间。同时支持对接多服务器来提高并发承受能力，缩短反应时间。
116.在一种实施方式中，所述违规图像检测模型具体为违规场景检测模型；
117.所述装置还包括违规场景检测模型构建模块，用于：
118.构建原始场景检测模型；
119.获取多组场景训练样本对所述原始场景检测模型进行训练，得到违规场景检测模型；其中，所述场景训练样本包括历史违规场景图像。
120.示例性的，可通过记录本游戏中的历史检测出的违规场景图像，将其作为场景训练样本，训练得到违规场景检测模型。值得说明的是，此处的违规场景指的是除了商标(logo)和文字外的违规场景。
121.在一种实施方式中，还包括识别结果上报模块，用于当所述识别结果为违规时，生成违规信息并上传至信息管理中心，以供游戏管理员进行核实；其中，违规信息包括所述三维游戏场景数据的场景入口。
122.可选的，为保障玩家的权益，当识别结果为违规时，生成违规信息并通知玩家，玩
家可通过预设的申诉渠道提起申诉。
123.值得说明的是，违规信息可以包括三维游戏场景数据的场景入口，通过该场景入口，游戏管理员可快速进入对应场景地图中，以对违规场景进行核实。
124.在一种实施方式中，还包括：
125.场景封锁模块，用于当所述识别结果为违规时，将所述三维游戏场景数据所在的场景中的所有玩家转移，并封锁所述三维游戏场景数据所在的场景；
126.账户信息获取模块，用于获取与所述三维游戏场景数据对应的玩家id，并查找预设的账户数据库，得到与所述玩家id对应的账户信息；
127.惩罚模块，用于基于预设的游戏惩罚机制和所述账户信息，根据识别结果，对目标玩家作出惩罚。
128.可选的，识别结果包括合法和违规，违规按照违规程度进行了等级划分，例如包括轻度违规、中等违规和严重违规，针对不同的违规程度，采取不同的惩罚措施。示例性的，假设游戏场景中文本信息记载的是对谎报疫情的相关内容，惩罚措施可达到报警处理的级别，在此仅作举例，具体设置视实际情况而定。
129.进一步地，账户信息包括玩家的手机号码以及真实姓名中的至少一种信息，也可以包括身份证号码。
130.与现有技术相比，本发明实施例能够通过对所有三维游戏场景数据进行处理，得到若干场景图像，并自动识别出违规的建造场景。
131.值得说明的是，具体的所述游戏违规场景的检测装置的工作过程可参考上述实施例中所述游戏违规场景的检测方法的工作过程，在此不再赘述。
132.参见图3，是本发明实施例提供的一种游戏违规场景的检测设备，所述游戏违规场景的检测设备包括处理器21、存储器22以及存储在所述存储器22中且被配置为由所述处理器21执行的计算机程序，所述处理器21执行所述计算机程序时实现如上述游戏违规场景的检测方法实施例中的步骤，例如图1中所述的步骤s11～s14；或者，所述处理器21执行所述计算机程序时实现上述各装置实施例中各模块的功能，例如切片模块11。
133.示例性的，所述计算机程序可以被分割成一个或多个模块，所述一个或者多个模块被存储在所述存储器22中，并由所述处理器21执行，以完成本发明。所述一个或多个模块可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序在所述游戏违规场景的检测设备中的执行过程。例如，所述计算机程序可以被分割成多个模块，各模块具体功能如下：
134.切片模块11，用于获取三维游戏场景数据，并对所述三维游戏场景数据进行切片，得到若干切片数据；
135.颜色获取模块12，用于根据所述切片数据，查询预设的色彩映射表，获取与所述切片数据对应的颜色数据；
136.图像渲染模块13，用于将所述切片数据进行栅格化处理，得到栅格数据，并根据与所述切片数据对应的颜色数据，对所述栅格数据进行光栅化处理，得到场景图像；
137.图像检测模块14，用于将所述场景图像输入到预先训练好的违规图像检测模型，得到识别结果。
138.各个模块具体的工作过程可参考上述实施例所述的游戏违规场景的检测装置的
工作过程，在此不再赘述。
139.所述游戏违规场景的检测设备可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述游戏违规场景的检测设备可包括，但不仅限于，处理器21、存储器22。本领域技术人员可以理解，所述示意图仅仅是游戏违规场景的检测设备的示例，并不构成对游戏违规场景的检测设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述游戏违规场景的检测设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
140.所述处理器21可以是中央处理单元(central processing unit，cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现成可编程门阵列(field-programmable gate array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，所述处理器21是所述游戏违规场景的检测设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个游戏违规场景的检测设备的各个部分。
141.所述存储器22可用于存储所述计算机程序和/或模块，所述处理器21通过运行或执行存储在所述存储器22内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器22内的数据，实现所述游戏违规场景的检测设备的各种功能。所述存储器22可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器22可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(smart media card,smc)，安全数字(secure digital,sd)卡，闪存卡(flash card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
142.其中，所述游戏违规场景的检测设备集成的模块如果以软件功能单元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介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。
143.以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。