[發(fā)明專利]用于處理視頻的方法和裝置在審
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 201910084731.1 | 申請(qǐng)日: | 2019-01-29 |
| 公開(公告)號(hào): | CN109815365A | 公開(公告)日: | 2019-05-28 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 李偉健;王長(zhǎng)虎 | 申請(qǐng)(專利權(quán))人: | 北京字節(jié)跳動(dòng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)有限公司 |
| 主分類號(hào): | G06F16/73 | 分類號(hào): | G06F16/73;G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司: | 北京英賽嘉華知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限責(zé)任公司 11204 | 代理人: | 王達(dá)佐;馬曉亞 |
| 地址: | 100041 北京市石景山區(qū)*** | 國(guó)省代碼: | 北京;11 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 類別信息 標(biāo)注 視頻 方法和裝置 概率 集合 隊(duì)列建立 機(jī)器識(shí)別 人工標(biāo)注 視頻存儲(chǔ) 視頻分類 視頻輸入 預(yù)先建立 預(yù)設(shè) 隊(duì)列 終端 注視 | ||
1.一種用于處理視頻的方法,包括:
獲取待標(biāo)注視頻;
將所述待標(biāo)注視頻輸入預(yù)先訓(xùn)練的視頻分類模型,得到類別信息集合和類別信息對(duì)應(yīng)的概率值,其中,類別信息用于表征所述待標(biāo)注視頻所屬的類別;
從所述類別信息集合中選擇類別信息,其中,所選擇的類別信息對(duì)應(yīng)的概率值大于等于預(yù)設(shè)的概率閾值;
對(duì)于所選擇的類別信息中的類別信息,將所述待標(biāo)注視頻存儲(chǔ)到與該類別信息預(yù)先建立對(duì)應(yīng)關(guān)系的標(biāo)注隊(duì)列中,以使所述待標(biāo)注視頻發(fā)送到預(yù)先與標(biāo)注隊(duì)列建立對(duì)應(yīng)關(guān)系的標(biāo)注終端。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其中,所述從所述類別信息集合中選擇類別信息,包括:
響應(yīng)于確定所述類別信息集合包括的、對(duì)應(yīng)的概率值大于等于預(yù)設(shè)的概率閾值的類別信息的數(shù)量大于預(yù)設(shè)數(shù)量,從對(duì)應(yīng)的概率值大于等于預(yù)設(shè)的概率閾值的類別信息中選擇預(yù)設(shè)數(shù)量個(gè)類別信息。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其中,所述從所述類別信息集合中選擇類別信息,包括:
響應(yīng)于確定所述類別信息集合包括的、對(duì)應(yīng)的概率值大于等于預(yù)設(shè)的概率閾值的類別信息的數(shù)量小于等于預(yù)設(shè)數(shù)量,選擇對(duì)應(yīng)的概率值大于等于預(yù)設(shè)的概率閾值的類別信息。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其中,所述視頻分類模型預(yù)先按照如下步驟訓(xùn)練得到:
獲取訓(xùn)練樣本集合,其中,訓(xùn)練樣本包括樣本視頻、預(yù)先對(duì)樣本視頻進(jìn)行標(biāo)注的樣本類別信息集合;
利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法,將所述訓(xùn)練樣本集合中的訓(xùn)練樣本包括的樣本視頻作為輸入,將與輸入的樣本視頻對(duì)應(yīng)的樣本類別信息集合作為期望輸出,訓(xùn)練得到所述視頻分類模型。
5.根據(jù)權(quán)利要求1-4之一所述的方法,其中,所述視頻分類模型為多標(biāo)簽分類模型。
6.根據(jù)權(quán)利要求1-4之一所述的方法,其中,在所述對(duì)于所選擇的類別信息中的類別信息,將所述待標(biāo)注視頻存儲(chǔ)到與該類別信息預(yù)先建立對(duì)應(yīng)關(guān)系的標(biāo)注隊(duì)列中,以使所述待標(biāo)注視頻發(fā)送到預(yù)先與標(biāo)注隊(duì)列建立對(duì)應(yīng)關(guān)系的標(biāo)注終端之后,所述方法還包括:
獲取標(biāo)注后視頻集合,其中,標(biāo)注后視頻是由標(biāo)注終端對(duì)接收的待標(biāo)注視頻進(jìn)行類別信息標(biāo)注后得到的視頻;
利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法,將所述標(biāo)注后視頻集合中的標(biāo)注后視頻作為所述視頻分類模型的輸入,將與輸入的標(biāo)注后視頻對(duì)應(yīng)的類別信息集合作為所述視頻分類模型的期望輸出,訓(xùn)練得到更新后的視頻分類模型。
7.一種用于處理視頻的裝置,包括:
第一獲取單元,被配置成獲取待標(biāo)注視頻;
分類單元,被配置成將所述待標(biāo)注視頻輸入預(yù)先訓(xùn)練的視頻分類模型,得到類別信息集合和類別信息對(duì)應(yīng)的概率值,其中,類別信息用于表征所述待標(biāo)注視頻所屬的類別;
選擇單元,被配置成從所述類別信息集合中選擇類別信息,其中,所選擇的類別信息對(duì)應(yīng)的概率值大于等于預(yù)設(shè)的概率閾值;
存儲(chǔ)單元,被配置成對(duì)于所選擇的類別信息中的類別信息,將所述待標(biāo)注視頻存儲(chǔ)到與該類別信息預(yù)先建立對(duì)應(yīng)關(guān)系的標(biāo)注隊(duì)列中,以使所述待標(biāo)注視頻發(fā)送到預(yù)先與標(biāo)注隊(duì)列建立對(duì)應(yīng)關(guān)系的標(biāo)注終端。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的裝置,其中,所述選擇單元進(jìn)一步被配置成:
響應(yīng)于確定所述類別信息集合包括的、對(duì)應(yīng)的概率值大于等于預(yù)設(shè)的概率閾值的類別信息的數(shù)量大于預(yù)設(shè)數(shù)量,從對(duì)應(yīng)的概率值大于等于預(yù)設(shè)的概率閾值的類別信息中選擇預(yù)設(shè)數(shù)量個(gè)類別信息。
9.根據(jù)權(quán)利要求7所述的裝置,其中,所述選擇單元進(jìn)一步被配置成:
響應(yīng)于確定所述類別信息集合包括的、對(duì)應(yīng)的概率值大于等于預(yù)設(shè)的概率閾值的類別信息的數(shù)量小于等于預(yù)設(shè)數(shù)量,選擇對(duì)應(yīng)的概率值大于等于預(yù)設(shè)的概率閾值的類別信息。
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