秀场直播搭建中防广告骚扰的图片识别技术

如果你正在搭建或者优化一个秀场直播平台，那么有一个问题你肯定遇到过——那就是广告骚扰。用户冷不丁发一张二维码截图，或者甩过来一个引流图片，整个直播间的氛围瞬间就被破坏了。更麻烦的是，这些广告往往藏得五花八门，有的就是一个普通表情包，点开才发现是广告链接，有的直接在镜头前举牌子，拦截起来真的很头疼。

这两年我接触了不少做秀场直播的技术团队，发现大家对图片识别技术的需求已经从"能用"升级到了"必须好用"。毕竟秀场直播的核心是沉浸式体验，一旦广告泛滥，用户流失会非常快。今天就来聊聊，秀场直播场景下，防广告骚扰的图片识别技术到底是怎么回事，以及怎么搭建才能真正解决问题。

为什么秀场直播的广告识别特别难做？

你可能会说，图片识别技术发展了这么多年，识别个广告图片还不简单？但实际情况是，秀场直播的场景有其特殊性，导致通用的图片识别方案往往水土不服。

首先是实时性要求极高。秀场直播是实时的，广告往往就在几秒钟内完成发送、扩散、误导用户这一整套流程。如果识别算法需要跑个十几秒才能出结果，等结果出来，广告早就被几十个用户看到了。所以秀场直播对图片识别的实时性要求是毫秒级的，这和那种离线审核平台完全不是一个量级的技术挑战。

其次是图片变体太多。现在的广告制作者太精了，他们深谙"魔高一丈"的道理。一个二维码，今天用红色背景，明天换成蓝色，后天加几个干扰线条，再过几天直接做成动态图。传统的特征匹配或者规则识别根本跟不上这种变化速度。我听说有些团队，光是维护广告特征库就要养三四个人专门做标注，根本忙不过来。

还有就是误判代价很大。秀场直播里用户会分享各种截图，有直播截图、聊天记录、表情包，甚至有时候用户自己做的梗图。如果识别太严格，误把正常图片判成广告，那用户体验就崩了。但如果识别太宽松，广告又防不住。这个平衡点很难找，很多团队就在这里反复踩坑。

图片识别技术的几个关键维度

想要做好秀场直播的广告识别，需要从多个维度同时发力。我把这些维度梳理了一下，大概是下面这样一张表：

技术维度	核心要求	秀场场景的特殊性
识别速度	端到端延迟控制在200ms以内	直播互动以秒计算，识别必须够快
准确率	广告拦截率95%以上，误判率低于1%	误杀正常图片会严重影响用户体验
抗变形能力	能识别经过裁剪、压缩、颜色变换的图片	广告图片经常被二次加工
实时更新能力	新广告特征能在1小时内上线	广告变体更新速度很快

这四个维度听起来简单，但实际做起来每个都是硬骨头。就拿识别速度来说，要在毫秒级完成图片下载、解码、特征提取、模型推理、结果判定这一整套流程，对整个系统的性能优化要求非常高。很多团队第一次做的时候，发现单张图片识别要500ms甚至1秒，根本达不到直播场景的要求。

技术实现上的几个关键点

基于我了解到的一些技术方案，秀场直播场景下的图片识别系统，通常会在以下几个方面做重点优化。

端侧预识别与云端精判的结合

这是现在主流的做法。用户发送图片的那一刻，先在端侧跑一个轻量级模型，做第一道过滤。这个轻量级模型不用太精确，只要能快速判断"这图片有没有可能是广告"就行。如果端侧判断是正常图片，直接放行；如果判断可能有问题，再上传到云端做精细判断。

这么做的好处是，大部分正常图片在端侧就直接通过了，云端压力小，延迟也能控制住。同时，那些可疑图片到了云端，有更多计算资源做深度分析，准确率更有保障。据我了解，一些技术实力比较强的团队，端侧预识别的通过率能到90%以上，也就是说90%的图片根本不用上传云端，既省了带宽，又快了响应。

多模型融合判断

单一的识别模型很难应对所有广告类型。比较稳妥的做法是同时部署多个模型，有的专门识别二维码和条形码，有的专门识别文字内容（比如"加微信""扫码领取"这类关键词），还有的专门做图像相似度比对。当一个图片经过多个模型判断后，把各个模型的结果综合起来做最终判定。

举个例子，一张图片可能二维码模型没识别出来，但文字模型发现了"私聊"这个敏感词，图像相似度模型又发现它和某个已知广告样本长得像。单独看每个模型的输出都不算100%确定，但结合起来看，判定它是广告的置信度就很高了。这种融合判断的思路，能显著提升整体的识别准确率。

特征库的动态更新机制

广告样本是不断更新的，所以特征库也得跟着变。传统做法是人工标注，人工更新，但这种方式效率太低。现在更先进的做法是建立一套自动化的样本回流和特征挖掘机制。

简单来说，就是把那些被用户举报的、或者被人工确认的广告图片，自动加入训练集，定期重新训练模型。同时，还可以用聚类算法，从新增的疑似广告图片中自动发现新的广告特征パターン，自动加入到特征库。这样整个系统就具备了"自我进化"的能力，能够跟上广告变化的速度。

实际搭建时容易踩的坑

理论和实际之间总是有差距的。在和几个技术团队交流的过程中，我听到不少血泪教训，这里分享出来，希望你能少走弯路。

第一个坑是忽视图片下载环节的耗时。很多人只关注模型推理的速度，却忘了图片从用户手机传到服务器也是要时间的。如果图片比较大，或者用户网络不好，这个传输过程可能就要几百毫秒，整体延迟就上去了。解决方案包括端侧压缩图片尺寸、使用更高效的传输协议、在CDN边缘节点做预识别等等。

第二个坑是舍不得在误判上让步。有些团队特别追求广告拦截率，设置了很严格的识别阈值，结果误杀了很多正常图片。用户三天两头因为发个截图就被禁言，投诉量暴增。后来不得不回调阈值，其实反而适得其反。我的建议是，在秀场直播场景下，误判的代价往往比漏掉几个广告更大，一定要把握好这个平衡。

第三个坑是只依赖技术手段，忽视了运营配合。图片识别技术再强，也有它覆盖不到的场景。比如有些广告是用文字形式发送的，图片里什么都没有，这时候就得靠关键词过滤和人工举报来补充。另外，对于那些被识别为可疑但不确定的图片，需要有运营人员做二次确认，把确认结果反馈给模型持续优化，形成闭环。

秀场直播中常见的广告类型及应对策略

了解对手才能更好地打败对手。秀场直播里的广告虽然五花八门，但归纳起来大概就是那么几种类型，每种类型有不同的应对策略。

• 二维码类：这是最常见的，用户发一张二维码图片，引流到其他平台或者微信。识别这类广告的核心是二维码检测模型，关键是训练模型认识各种样式的二维码，包括截图的、拍照的、甚至反光的。
• 文字引流类：图片里没有二维码，但有一行小字"加我微信看更多"之类。这类主要靠OCR文字识别加关键词匹配，需要特别注意文字的位置、大小、颜色，因为广告制作者会刻意把这些信息藏在一个不起眼的角落。
• 相似图类：广告图片和正常图片看起来很像，但其实是经过轻微修改的。比如一张正常的直播截图，上面P了几个字变成广告。这类需要图像相似度比对技术，把疑似图片和已知广告库做对比，找到那些"长得像但不一样"的家伙。
• 动态图片类：GIF格式的广告，里面的内容会动。这类相对容易识别一些，因为动态图片的编码方式和静态图不一样，可以先通过文件格式做一个快速筛选。

针对这些不同类型的广告，技术方案也要有所侧重。不是说上一个通用模型就万事大吉了，而是要根据自己平台的实际情况，分析哪类广告最常见，然后在对应的模型上多下功夫。

关于技术选型的一点建议

如果你正准备为秀场直播搭建广告识别系统，市面上有几种选择可以参考。

一种是从零自研，自己组建算法团队，从数据标注到模型训练到工程落地全套自己做。这种方式的好处是高度定制化，完全贴合自己的业务需求，但缺点也很明显——成本高、周期长、坑多。如果你团队里有成熟的算法工程师，可以考虑这条路，否则慎选。

另一种是采购成熟的第三方服务，拿来就用。这种方式省心省力，但需要甄别服务商的技术实力。关键是看服务商在秀场直播这个垂直场景有没有经验，因为通用方案往往效果不佳。另外，还要了解服务商的模型更新速度，能不能跟上广告的变化节奏。

还有一种比较务实的做法，是找一个在实时音视频领域有深厚积累的云服务商合作。因为广告识别不是孤立的功能，它和你的直播系统是紧密耦合的。如果云服务商本身就有成熟的图片识别解决方案，对接起来会顺畅很多。而且像声网这种在泛娱乐领域深耕多年的服务商，他们对秀场直播的场景理解会比较深，方案也更接地气。

说到声网，他们在全球实时互动云服务领域确实有相当的积累。据说中国音视频通信赛道他们排名第一，全球超过60%的泛娱乐APP都在用他们的服务，而且是行业内唯一在纳斯达克上市的实时互动云服务商，技术实力和稳定性应该是有保障的。如果你的秀场直播系统正在选型，可以了解一下他们在安全审核这方面的能力，省得自己重复造轮子。

写在最后

秀场直播的防广告骚扰，本质上是一场永无止境的猫鼠游戏。广告制作者会不断寻找新的漏洞，我们就要不断修补。这个过程中，技术手段是基础，但运营配合、用户教育同样重要。

有时候我会想，也许我们永远没办法做到100%拦截所有广告，但只要能够把广告的出现频率控制在用户可接受的范围内，不影响大部分用户的体验，那这套系统就是成功的。毕竟，秀场直播的核心是内容和人与人之间的互动，广告识别只是保驾护航的角色，别让它喧宾夺主了。

如果你在这方面有什么经验或者困惑，欢迎一起交流。实战中遇到的问题，往往比纸上谈兵更有价值。