图片审核帮助您检测图片中是否含有风险内容。

  • 图片审核支持同步检测和异步检测两种方式。同步检测实时返回检测结果;异步检测需要您轮询结果或者通过callback回调通知获取检测结果。
  • 图片支持传入互联网图片URL、本地图片文件路径以及二进制图片文件流。
说明 关于图片审核支持的检测场景,请参考说明文档

准备工作

在进行具体的服务调用之前,请参考以下步骤,完整准备工作:
  1. 创建阿里云AccessKeyId和AccessKeySecret。具体请参考创建AccessKey
  2. 安装java依赖。具体请参考安装Jave依赖

(推荐)提交图片同步检测任务

接口描述
接口 功能 支持的Region 描述
ImageSyncScanRequest 同步图片风险检测 cn-shanghaicn-beijing 对图片进行多个风险场景的识别,包括色情、暴恐涉政、广告、二维码、不良场景、Logo(商标台标)识别。
代码示例
  • 传图片url进行检测
    import com.alibaba.fastjson.JSON;
    import com.alibaba.fastjson.JSONArray;
    import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
    import com.aliyuncs.DefaultAcsClient;
    import com.aliyuncs.IAcsClient;
    import com.aliyuncs.green.model.v20180509.ImageSyncScanRequest;
    import com.aliyuncs.http.FormatType;
    import com.aliyuncs.http.HttpResponse;
    import com.aliyuncs.http.MethodType;
    import com.aliyuncs.http.ProtocolType;
    import com.aliyuncs.profile.DefaultProfile;
    import com.aliyuncs.profile.IClientProfile;
    
    import java.util.*;
    
    public class Main {
    
        public static void main(String[] args) throws Exception {
            IClientProfile profile = DefaultProfile
                .getProfile("cn-shanghai", "请填写您的accessKeyId", "请填写您的accessKeySecret");
            DefaultProfile
                .addEndpoint("cn-shanghai", "cn-shanghai", "Green", "green.cn-shanghai.aliyuncs.com");
            IAcsClient client = new DefaultAcsClient(profile);
    
            ImageSyncScanRequest imageSyncScanRequest = new ImageSyncScanRequest();
            // 指定api返回格式
            imageSyncScanRequest.setAcceptFormat(FormatType.JSON);
            // 指定请求方法
            imageSyncScanRequest.setMethod(MethodType.POST);
            imageSyncScanRequest.setEncoding("utf-8");
            //支持http和https
            imageSyncScanRequest.setProtocol(ProtocolType.HTTP);
    
    
            JSONObject httpBody = new JSONObject();
            /**
             * 设置要检测的场景, 计费是按照该处传递的场景进行
             * 一次请求中可以同时检测多张图片,每张图片可以同时检测多个风险场景,计费按照场景计算
             * 例如:检测2张图片,场景传递porn,terrorism,计费会按照2张图片鉴黄,2张图片暴恐检测计算
             * porn: porn表示色情场景检测
             */
            httpBody.put("scenes", Arrays.asList("porn"));
    
            /**
             * 设置待检测图片, 一张图片一个task,
             * 多张图片同时检测时,处理的时间由最后一个处理完的图片决定。
             * 通常情况下批量检测的平均rt比单张检测的要长, 一次批量提交的图片数越多,rt被拉长的概率越高
             * 这里以单张图片检测作为示例, 如果是批量图片检测,请自行构建多个task
             */
            JSONObject task = new JSONObject();
            task.put("dataId", UUID.randomUUID().toString());
    
            //设置图片链接
            task.put("url", "http://xxx.test.jpg");
            task.put("time", new Date());
            httpBody.put("tasks", Arrays.asList(task));
    
            imageSyncScanRequest.setHttpContent(org.apache.commons.codec.binary.StringUtils.getBytesUtf8(httpBody.toJSONString()),
                "UTF-8", FormatType.JSON);
    
            /**
             * 请设置超时时间, 服务端全链路处理超时时间为10秒,请做相应设置
             * 如果您设置的ReadTimeout 小于服务端处理的时间,程序中会获得一个read timeout 异常
             */
            imageSyncScanRequest.setConnectTimeout(3000);
            imageSyncScanRequest.setReadTimeout(10000);
            HttpResponse httpResponse = null;
            try {
                httpResponse = client.doAction(imageSyncScanRequest);
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }
    
            //服务端接收到请求,并完成处理返回的结果
            if (httpResponse != null && httpResponse.isSuccess()) {
                JSONObject scrResponse = JSON.parseObject(org.apache.commons.codec.binary.StringUtils.newStringUtf8(httpResponse.getHttpContent()));
                System.out.println(JSON.toJSONString(scrResponse, true));
                int requestCode = scrResponse.getIntValue("code");
                //每一张图片的检测结果
                JSONArray taskResults = scrResponse.getJSONArray("data");
                if (200 == requestCode) {
                    for (Object taskResult : taskResults) {
                        //单张图片的处理结果
                        int taskCode = ((JSONObject) taskResult).getIntValue("code");
                        //图片要检测的场景的处理结果, 如果是多个场景,则会有每个场景的结果
                        JSONArray sceneResults = ((JSONObject) taskResult).getJSONArray("results");
                        if (200 == taskCode) {
                            for (Object sceneResult : sceneResults) {
                                String scene = ((JSONObject) sceneResult).getString("scene");
                                String suggestion = ((JSONObject) sceneResult).getString("suggestion");
                                //根据scene和suggetion做相关处理
                                //do something
                                System.out.println("scene = [" + scene + "]");
                                System.out.println("suggestion = [" + suggestion + "]");
                            }
                        } else {
                            //单张图片处理失败, 原因是具体的情况详细分析
                            System.out.println("task process fail. task response:" + JSON.toJSONString(taskResult));
                        }
                    }
                } else {
                    /**
                     * 表明请求整体处理失败,原因视具体的情况详细分析
                     */
                    System.out.println("the whole image scan request failed. response:" + JSON.toJSONString(scrResponse));
                }
            }
        }
    
    }
  • 传本地图片文件进行检测
    import com.alibaba.fastjson.JSON;
    import com.alibaba.fastjson.JSONArray;
    import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
    import com.aliyuncs.DefaultAcsClient;
    import com.aliyuncs.IAcsClient;
    import com.aliyuncs.green.extension.uploader.ClientUploader;
    import com.aliyuncs.green.model.v20180509.ImageSyncScanRequest;
    import com.aliyuncs.http.FormatType;
    import com.aliyuncs.http.HttpResponse;
    import com.aliyuncs.http.MethodType;
    import com.aliyuncs.http.ProtocolType;
    import com.aliyuncs.profile.DefaultProfile;
    import com.aliyuncs.profile.IClientProfile;
    
    import java.util.*;
    
    public class Main {
    
        public static void main(String[] args) throws Exception {
            IClientProfile profile = DefaultProfile
                .getProfile("cn-shanghai", "请填写您的accessKeyId", "请填写您的accessKeySecret");
            DefaultProfile
                .addEndpoint("cn-shanghai", "cn-shanghai", "Green", "green.cn-shanghai.aliyuncs.com");
            IAcsClient client = new DefaultAcsClient(profile);
    
            ImageSyncScanRequest imageSyncScanRequest = new ImageSyncScanRequest();
            // 指定api返回格式
            imageSyncScanRequest.setAcceptFormat(FormatType.JSON);
            // 指定请求方法
            imageSyncScanRequest.setMethod(MethodType.POST);
            imageSyncScanRequest.setEncoding("utf-8");
            //支持http和https
            imageSyncScanRequest.setProtocol(ProtocolType.HTTP);
    
    
            JSONObject httpBody = new JSONObject();
            /**
             * 设置要检测的场景, 计费是按照该处传递的场景进行
             * 一次请求中可以同时检测多张图片,每张图片可以同时检测多个风险场景,计费按照场景计算
             * 例如:检测2张图片,场景传递porn,terrorism,计费会按照2张图片鉴黄,2张图片暴恐检测计算
             * porn: porn表示色情场景检测
             */
            httpBody.put("scenes", Arrays.asList("porn"));
    
            /**
             * 如果您要检测的文件存于本地服务器上,可以通过下述代码片生成url,
             * 再将返回的url作为图片地址传递到服务端进行检测
             */
            String url = null;
            ClientUploader uploader = ClientUploader.getImageClientUploader(client);
            try{
                url = uploader.uploadFile("d:/test.jpg");
            }catch (Exception e){
                e.printStackTrace();
            }
    
            /**
             * 设置待检测图片, 一张图片一个task,
             * 多张图片同时检测时,处理的时间由最后一个处理完的图片决定。
             * 通常情况下批量检测的平均rt比单张检测的要长, 一次批量提交的图片数越多,rt被拉长的概率越高
             * 这里以单张图片检测作为示例, 如果是批量图片检测,请自行构建多个task
             */
            JSONObject task = new JSONObject();
            task.put("dataId", UUID.randomUUID().toString());
    
            //设置图片链接为上传后的url
            task.put("url", url);
            task.put("time", new Date());
            httpBody.put("tasks", Arrays.asList(task));
    
            imageSyncScanRequest.setHttpContent(org.apache.commons.codec.binary.StringUtils.getBytesUtf8(httpBody.toJSONString()),
                "UTF-8", FormatType.JSON);
    
            /**
             * 请设置超时时间, 服务端全链路处理超时时间为10秒,请做相应设置
             * 如果您设置的ReadTimeout 小于服务端处理的时间,程序中会获得一个read timeout 异常
             */
            imageSyncScanRequest.setConnectTimeout(3000);
            imageSyncScanRequest.setReadTimeout(10000);
            HttpResponse httpResponse = null;
            try {
                httpResponse = client.doAction(imageSyncScanRequest);
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }
    
            //服务端接收到请求,并完成处理返回的结果
            if (httpResponse != null && httpResponse.isSuccess()) {
                JSONObject scrResponse = JSON.parseObject(org.apache.commons.codec.binary.StringUtils.newStringUtf8(httpResponse.getHttpContent()));
                System.out.println(JSON.toJSONString(scrResponse, true));
                int requestCode = scrResponse.getIntValue("code");
                //每一张图片的检测结果
                JSONArray taskResults = scrResponse.getJSONArray("data");
                if (200 == requestCode) {
                    for (Object taskResult : taskResults) {
                        //单张图片的处理结果
                        int taskCode = ((JSONObject) taskResult).getIntValue("code");
                        //图片要检测的场景的处理结果, 如果是多个场景,则会有每个场景的结果
                        JSONArray sceneResults = ((JSONObject) taskResult).getJSONArray("results");
                        if (200 == taskCode) {
                            for (Object sceneResult : sceneResults) {
                                String scene = ((JSONObject) sceneResult).getString("scene");
                                String suggestion = ((JSONObject) sceneResult).getString("suggestion");
                                //根据scene和suggetion做相关处理
                                //do something
                                System.out.println("scene = [" + scene + "]");
                                System.out.println("suggestion = [" + suggestion + "]");
                            }
                        } else {
                            //单张图片处理失败, 原因是具体的情况详细分析
                            System.out.println("task process fail. task response:" + JSON.toJSONString(taskResult));
                        }
                    }
                } else {
                    /**
                     * 表明请求整体处理失败,原因视具体的情况详细分析
                     */
                    System.out.println("the whole image scan request failed. response:" + JSON.toJSONString(scrResponse));
                }
            }
        }
    
    }
  • 传图片二进制内容进行检测
    import com.alibaba.fastjson.JSON;
    import com.alibaba.fastjson.JSONArray;
    import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
    import com.aliyuncs.DefaultAcsClient;
    import com.aliyuncs.IAcsClient;
    import com.aliyuncs.green.extension.uploader.ClientUploader;
    import com.aliyuncs.green.model.v20180509.ImageSyncScanRequest;
    import com.aliyuncs.http.FormatType;
    import com.aliyuncs.http.HttpResponse;
    import com.aliyuncs.http.MethodType;
    import com.aliyuncs.http.ProtocolType;
    import com.aliyuncs.profile.DefaultProfile;
    import com.aliyuncs.profile.IClientProfile;
    import org.apache.commons.io.FileUtils;
    
    import java.io.File;
    import java.util.*;
    
    public class Main {
    
        public static void main(String[] args) throws Exception {
            IClientProfile profile = DefaultProfile
                .getProfile("cn-shanghai", "请填写您的accessKeyId", "请填写您的accessKeySecret");
            DefaultProfile
                .addEndpoint("cn-shanghai", "cn-shanghai", "Green", "green.cn-shanghai.aliyuncs.com");
            IAcsClient client = new DefaultAcsClient(profile);
    
            ImageSyncScanRequest imageSyncScanRequest = new ImageSyncScanRequest();
            // 指定api返回格式
            imageSyncScanRequest.setAcceptFormat(FormatType.JSON);
            // 指定请求方法
            imageSyncScanRequest.setMethod(MethodType.POST);
            imageSyncScanRequest.setEncoding("utf-8");
            //支持http和https
            imageSyncScanRequest.setProtocol(ProtocolType.HTTP);
    
    
            JSONObject httpBody = new JSONObject();
            /**
             * 设置要检测的场景, 计费是按照该处传递的场景进行
             * 一次请求中可以同时检测多张图片,每张图片可以同时检测多个风险场景,计费按照场景计算
             * 例如:检测2张图片,场景传递porn,terrorism,计费会按照2张图片鉴黄,2张图片暴恐检测计算
             * porn: porn表示色情场景检测
             */
            httpBody.put("scenes", Arrays.asList("porn"));
    
            /**
             * 如果您要检测的文件存于本地服务器上,可以通过下述代码片生成url,
             * 再将返回的url作为图片地址传递到服务端进行检测
             */
            ClientUploader uploader = ClientUploader.getImageClientUploader(client);
            byte[] imageBytes = null;
            String url = null;
            try{
                //这里读取本地文件作为二进制数据,当做输入做为示例, 实际使用中请直接替换成您的图片二进制数据
                imageBytes = FileUtils.readFileToByteArray(new File("/Users/01fb4ab6420b5f34623e13b82b51ef87.jpg"));
                //上传到服务端
                url = uploader.uploadBytes(imageBytes);
            }catch (Exception e){
                e.printStackTrace();
            }
    
            /**
             * 设置待检测图片, 一张图片一个task,
             * 多张图片同时检测时,处理的时间由最后一个处理完的图片决定。
             * 通常情况下批量检测的平均rt比单张检测的要长, 一次批量提交的图片数越多,rt被拉长的概率越高
             * 这里以单张图片检测作为示例, 如果是批量图片检测,请自行构建多个task
             */
            JSONObject task = new JSONObject();
            task.put("dataId", UUID.randomUUID().toString());
    
            //设置图片链接为上传后的url
            task.put("url", url);
            task.put("time", new Date());
            httpBody.put("tasks", Arrays.asList(task));
    
            imageSyncScanRequest.setHttpContent(org.apache.commons.codec.binary.StringUtils.getBytesUtf8(httpBody.toJSONString()),
                "UTF-8", FormatType.JSON);
    
            /**
             * 请设置超时时间, 服务端全链路处理超时时间为10秒,请做相应设置
             * 如果您设置的ReadTimeout 小于服务端处理的时间,程序中会获得一个read timeout 异常
             */
            imageSyncScanRequest.setConnectTimeout(3000);
            imageSyncScanRequest.setReadTimeout(10000);
            HttpResponse httpResponse = null;
            try {
                httpResponse = client.doAction(imageSyncScanRequest);
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }
    
            //服务端接收到请求,并完成处理返回的结果
            if (httpResponse != null && httpResponse.isSuccess()) {
                JSONObject scrResponse = JSON.parseObject(org.apache.commons.codec.binary.StringUtils.newStringUtf8(httpResponse.getHttpContent()));
                System.out.println(JSON.toJSONString(scrResponse, true));
                int requestCode = scrResponse.getIntValue("code");
                //每一张图片的检测结果
                JSONArray taskResults = scrResponse.getJSONArray("data");
                if (200 == requestCode) {
                    for (Object taskResult : taskResults) {
                        //单张图片的处理结果
                        int taskCode = ((JSONObject) taskResult).getIntValue("code");
                        //图片要检测的场景的处理结果, 如果是多个场景,则会有每个场景的结果
                        JSONArray sceneResults = ((JSONObject) taskResult).getJSONArray("results");
                        if (200 == taskCode) {
                            for (Object sceneResult : sceneResults) {
                                String scene = ((JSONObject) sceneResult).getString("scene");
                                String suggestion = ((JSONObject) sceneResult).getString("suggestion");
                                //根据scene和suggetion做相关处理
                                //do something
                                System.out.println("scene = [" + scene + "]");
                                System.out.println("suggestion = [" + suggestion + "]");
                            }
                        } else {
                            //单张图片处理失败, 原因是具体的情况详细分析
                            System.out.println("task process fail. task response:" + JSON.toJSONString(taskResult));
                        }
                    }
                } else {
                    /**
                     * 表明请求整体处理失败,原因视具体的情况详细分析
                     */
                    System.out.println("the whole image scan request failed. response:" + JSON.toJSONString(scrResponse));
                }
            }
        }
    
    }

提交图片异步检测任务

使用Java SDK对图片进行风险检测。通过异步请求提交检测任务,结果可以通过提交请求时设置callback,也可以通过ImageAsyncScanResultsRequest接口轮询。

异步检测支持的输入内容与同步一致(本地文件、图片url、图片二进制流),以下仅以图片url作为输入示例。

接口描述
接口 功能 支持的region 描述
ImageAsyncScanRequest 提交 图片风险异步检测任务。 cn-shanghaicn-beijing 对图片进行多个风险场景的识别,包括色情、暴恐涉政、广告、二维码、不良场景、Logo(商标台标)识别。
说明 可配合ImageAsyncScanResultsRequest接口来轮询检测结果。
代码示例
import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.JSONArray;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import com.aliyuncs.DefaultAcsClient;
import com.aliyuncs.IAcsClient;
import com.aliyuncs.green.model.v20180509.ImageAsyncScanRequest;
import com.aliyuncs.http.FormatType;
import com.aliyuncs.http.HttpResponse;
import com.aliyuncs.http.MethodType;
import com.aliyuncs.http.ProtocolType;
import com.aliyuncs.profile.DefaultProfile;
import com.aliyuncs.profile.IClientProfile;

import java.util.Arrays;
import java.util.Date;
import java.util.UUID;

public class Main {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        IClientProfile profile = DefaultProfile.getProfile("cn-shanghai", "请填写您的accessKeyId", "请填写您的accessKeySecret");
        DefaultProfile.addEndpoint("cn-shanghai", "cn-shanghai", "Green", "green.cn-shanghai.aliyuncs.com");
        IAcsClient client = new DefaultAcsClient(profile);

        ImageAsyncScanRequest imageAsyncScanRequest = new ImageAsyncScanRequest();
        // 指定api返回格式
        imageAsyncScanRequest.setAcceptFormat(FormatType.JSON);
        // 指定请求方法
        imageAsyncScanRequest.setMethod(MethodType.POST);
        imageAsyncScanRequest.setEncoding("utf-8");
        //支持http和https
        imageAsyncScanRequest.setProtocol(ProtocolType.HTTP);


        JSONObject httpBody = new JSONObject();
        /**
         * 设置要检测的场景, 计费是按照该处传递的场景进行
         * 一次请求中可以同时检测多张图片,每张图片可以同时检测多个风险场景,计费按照场景计算
         * 例如:检测2张图片,场景传递porn,terrorism,计费会按照2张图片鉴黄,2张图片暴恐检测计算
         * porn: porn表示色情场景检测
         */
        httpBody.put("scenes", Arrays.asList("porn"));

        /**
         * 设置待检测图片, 一张图片一个task,最多支持50张图片同时检测,即需要构建50个task
         * 多张图片同时检测时,处理的时间由最后一个处理完的图片决定。
         * 通常情况下批量检测的平均rt比单张检测的要长, 一次批量提交的图片数越多,rt被拉长的概率越高
         * 这里以单张图片检测作为示例, 如果是批量图片检测,请自行构建多个task
         */
        JSONObject task = new JSONObject();
        task.put("dataId", UUID.randomUUID().toString());

        //设置图片链接
        task.put("url", "http://xxx.test.jpg");
        task.put("time", new Date());
        httpBody.put("tasks", Arrays.asList(task));

        imageAsyncScanRequest.setHttpContent(org.apache.commons.codec.binary.StringUtils.getBytesUtf8(httpBody.toJSONString()),
            "UTF-8", FormatType.JSON);

        /**
         * 请设置超时时间, 服务端全链路处理超时时间为10秒,请做相应设置
         * 如果您设置的ReadTimeout 小于服务端处理的时间,程序中会获得一个read timeout 异常
         */
        imageAsyncScanRequest.setConnectTimeout(3000);
        imageAsyncScanRequest.setReadTimeout(10000);
        HttpResponse httpResponse = null;
        try {
            httpResponse = client.doAction(imageAsyncScanRequest);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }

        //服务端接收到请求,并完成处理返回的结果
        if (httpResponse != null && httpResponse.isSuccess()) {
            JSONObject scrResponse = JSON.parseObject(org.apache.commons.codec.binary.StringUtils.newStringUtf8(httpResponse.getHttpContent()));
            System.out.println(JSON.toJSONString(scrResponse, true));
            int requestCode = scrResponse.getIntValue("code");
            //每一张图片的检测结果
            JSONArray taskResults = scrResponse.getJSONArray("data");
            if (200 == requestCode) {
                for (Object taskResult : taskResults) {
                    //单张图片的处理结果
                    int taskCode = ((JSONObject) taskResult).getIntValue("code");
                    //图片要检测的场景的处理结果, 如果是多个场景,则会有每个场景的结果
                    JSONArray sceneResults = ((JSONObject) taskResult).getJSONArray("results");
                    if (200 == taskCode) {
                        //保存taskId用于轮询结果
                        System.out.println(((JSONObject)taskResult).getString("taskId"));
                    } else {
                        //单张图片处理失败, 原因是具体的情况详细分析
                        System.out.println("task process fail. task response:" + JSON.toJSONString(taskResult));
                    }
                }
            } else {
                /**
                 * 表明请求整体处理失败,原因视具体的情况详细分析
                 */
                System.out.println("the whole image scan request failed. response:" + JSON.toJSONString(scrResponse));
            }
        }
    }
}

查询图片异步检测结果

接口描述
接口 功能 支持的region 描述
ImageAsyncScanResultsRequest 查询图片风险异步检测任务结果。 cn-shanghaicn-beijing 可以同时查询多个检测任务的返回结果。
代码示例
import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.JSONArray;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import com.aliyuncs.DefaultAcsClient;
import com.aliyuncs.IAcsClient;
import com.aliyuncs.exceptions.ClientException;
import com.aliyuncs.exceptions.ServerException;
import com.aliyuncs.green.model.v20180509.ImageAsyncScanRequest;
import com.aliyuncs.green.model.v20180509.ImageAsyncScanResultsRequest;
import com.aliyuncs.http.FormatType;
import com.aliyuncs.http.HttpResponse;
import com.aliyuncs.http.MethodType;
import com.aliyuncs.http.ProtocolType;
import com.aliyuncs.profile.DefaultProfile;
import com.aliyuncs.profile.IClientProfile;

import java.util.*;

public class Main {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        IClientProfile profile = DefaultProfile.getProfile("cn-shanghai", "请填写您的accessKeyId", "请填写您的accessKeySecret");
        DefaultProfile.addEndpoint("cn-shanghai", "cn-shanghai", "Green", "green.cn-shanghai.aliyuncs.com");
        IAcsClient client = new DefaultAcsClient(profile);

        ImageAsyncScanResultsRequest imageAsyncScanResultsRequest = new ImageAsyncScanResultsRequest();
        // 指定api返回格式
        imageAsyncScanResultsRequest.setAcceptFormat(FormatType.JSON);
        // 指定请求方法
        imageAsyncScanResultsRequest.setMethod(MethodType.POST);
        imageAsyncScanResultsRequest.setEncoding("utf-8");
        //支持http和https
        imageAsyncScanResultsRequest.setProtocol(ProtocolType.HTTP);


        List<String> taskIds = new ArrayList<String>();
        taskIds.add("img4hDosCHcrFk5jAMR80XWJN-1pZ@0p");
        imageAsyncScanResultsRequest.setHttpContent(JSON.toJSONString(taskIds).getBytes("UTF-8"), "UTF-8", FormatType.JSON);

        /**
         * 请务必设置超时时间
         */
        imageAsyncScanResultsRequest.setConnectTimeout(3000);
        imageAsyncScanResultsRequest.setReadTimeout(6000);

        try {
            HttpResponse httpResponse = client.doAction(imageAsyncScanResultsRequest);

            if(httpResponse.isSuccess()){
                JSONObject scrResponse = JSON.parseObject(new String(httpResponse.getHttpContent(), "UTF-8"));
                System.out.println(JSON.toJSONString(scrResponse, true));
                if (200 == scrResponse.getInteger("code")) {
                    JSONArray taskResults = scrResponse.getJSONArray("data");
                    for (Object taskResult : taskResults) {
                        if(200 == ((JSONObject)taskResult).getInteger("code")){
                            JSONArray sceneResults = ((JSONObject)taskResult).getJSONArray("results");
                            for (Object sceneResult : sceneResults) {
                                String scene = ((JSONObject)sceneResult).getString("scene");
                                String suggestion = ((JSONObject)sceneResult).getString("suggestion");
                                //根据scene和suggetion做相关的处理
                                //do something
                            }
                        }else{
                            System.out.println("task process fail:" + ((JSONObject)taskResult).getInteger("code"));
                        }
                    }
                } else {
                    System.out.println("detect not success. code:" + scrResponse.getInteger("code"));
                }
            }else{
                System.out.println("response not success. status:" + httpResponse.getStatus());
            }
        } catch (ServerException e) {
            e.printStackTrace();
        } catch (ClientException e) {
            e.printStackTrace();
        } catch (Exception e){
            e.printStackTrace();
        }
    }
}