[發明專利]視頻分類方法、裝置及電子設備

有效

• 申請號: 201910921207.5
• 申請日: 2019-09-27
• 公開（公告）號: CN110704679B
• 公開（公告）日: 2023-10-13
• 發明（設計）人: 李偉健;王長虎
• 申請（專利權）人: 北京字節跳動網絡技術有限公司
• 主分類號: G06F16/75
• 分類號: G06F16/75;G06F16/783;G06F16/73;G06N3/0464
• 代理公司: 北京風雅頌專利代理有限公司 11403
• 代理人: 安凱

1.一種視頻分類方法，其特征在于，包括：

基于視頻平臺針對不同視頻的熱度值，獲取熱度值超過預設值的目標視頻和所述視頻平臺針對所述目標視頻生成的推薦值；

利用預設的分類網絡對量化處理后的推薦值進行特征計算，得到與所述推薦值相關的第一特征值；

利用所述分類網絡對所述目標視頻進行特征計算，得到與所述目標視頻相關的第二特征值；

將所述第一特征值和所述第二特征值合并形成的第三特征值，作為所述分類全連接層的輸入特征，來進一步的判斷所述目標視頻的分類。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于視頻平臺針對不同視頻的熱度值，獲取熱度值超過預設值的目標視頻和所述視頻平臺針對所述目標視頻生成的推薦值，包括：

獲取預設時間段內所述視頻平臺針對所有視頻的點擊量數值；

查找點擊量數值超過預設值的視頻，形成與所述熱度值相關的視頻集合；

在所述視頻集合中，根據預設的規則確定所述目標視頻；

基于目標視頻的視頻標識，確定所述視頻平臺針對所述目標視頻生成的推薦值。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述在所述視頻集合中，根據預設的規則確定所述目標視頻，包括：

在所述視頻集合中，查找視頻屬性為首次推薦的視頻；

在查找到的視頻屬性為首次推薦的視頻中點擊量最高的視頻，確定為所述目標視頻。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用預設的分類網絡對量化處理后的推薦值進行特征計算，得到與所述推薦值相關的第一特征值之前，所述方法還包括：

獲取所述分類網絡對于輸入矩陣的大小要求；

將所述推薦值量化為與分類網絡對于輸入矩陣的大小相匹配的特征值矩陣；

將所述特征值矩陣設定為量化處理后的推薦值。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用預設的分類網絡對量化處理后的推薦值進行特征計算，得到與所述推薦值相關的第一特征值，包括：

利用所述分類網絡的卷積層、池化層對所述量化處理后的推薦值進行特征計算，得到第一特征矩陣；

將所述第一特征矩陣作為與所述推薦值相關的第一特征值。

6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述分類網絡對所述目標視頻進行特征計算，得到與所述目標視頻相關的第二特征值，包括：

在所述分類網絡中設置視頻分離層；

基于所述視頻分離層，從所述目標視頻中提取多個視頻幀；

基于所述多個視頻幀，對所述目標視頻進行特征計算。

7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述多個視頻幀，對所述目標視頻進行特征計算，包括：

將所述多個視頻幀轉換為多個圖像矩陣；

依次利用所述分類網絡中的卷積層、池化層對所述多個圖像矩陣進行特征計算；

將輸入到所述分類網絡全連接層的特征矩陣作為所述目標視頻的第二特征值。

8.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述將所述第一特征值和所述第二特征值合并形成的第三特征值，作為所述分類全連接層的輸入特征，來進一步的判斷所述目標視頻的分類，包括：

將表示所述第一特征值和所述第二特征值的特征矩陣進行均值處理，得到表示第三特征的特征矩陣；

利用所述表示第三特征的特征矩陣及所述分類網絡的全連接層，確定所述目標視頻的分類。