[發明專利]視頻類別標簽的排序方法、裝置、電子設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202010085380.9
• 申請日: 2020-02-10
• 公開（公告）號: CN111368138A
• 公開（公告）日: 2020-07-03
• 發明（設計）人: 張志偉;王琛;汪笑
• 申請（專利權）人: 北京達佳互聯信息技術有限公司
• 主分類號: G06F16/74
• 分類號: G06F16/74;G06F16/78
• 代理公司: 北京潤澤恒知識產權代理有限公司 11319
• 代理人: 李娜

1.一種視頻類別標簽的排序方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取視頻，以及確定所述視頻中的目標圖像；

利用多個不同的模型基于所述目標圖像，生成所述視頻的多個標簽；

基于所述多個標簽中的每一個標簽的與排序相關的信息，計算每一個標簽各自的用于排序的權重，所述標簽的與排序相關的信息包括：關聯度信息、目標對象占比信息、預設權重值、置信度信息，所述關聯度信息指示生成所述標簽的模型在生成所述標簽的過程中從所述視頻中的目標圖像中檢測出的目標對象的類型與所述視頻的內容的關聯度，目標對象占比信息指示所述目標對象與所述目標圖像的關聯度；

根據每一個標簽各自的用于排序的權重，對所述多個標簽進行排序，得到所述多個標簽的排序結果。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

分別計算生成所述標簽的模型在生成所述標簽的過程中從所述視頻中的目標圖像中檢測出的每一個目標對象占據的區域的大小與所述目標圖像的大小的比例；

基于每一個目標對象占據的區域的大小與所述目標圖像的大小的比例，計算所述標簽的目標對象占比信息。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述標簽的置信度信息包括：所述標簽的第一置信度、所述標簽的第二置信度、生成所述標簽的模型輸出的所述標簽的概率；以及

所述方法還包括：

基于在預設時間段內所述視頻所屬的用戶發布的視頻中的與所述標簽的相關聯的視頻的數量和所述用戶發布的視頻的總數量，計算所述標簽的第一置信度；

確定在生成所述標簽的模型針對標注信息為所述標簽的圖像的多次歷史識別中，生成所述標簽的模型輸出所述標簽的次數；

基于確定出的次數和生成所述標簽的模型針對標注信息為所述標簽的圖像的歷史識別的次數，計算所述標簽的第二置信度。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于在預設時間段內所述視頻所屬的用戶發布的視頻中的與所述標簽的相關聯的視頻的數量和所述用戶發布的視頻的總數量，計算所述標簽的第一置信度包括：

計算在預設時間段內所述視頻所屬的用戶發布的視頻中具有所述標簽的視頻的數量與在預設時間段內所述視頻所屬的用戶發布的視頻的總數量的比例；基于所述具有所述標簽的視頻的數量與在預設時間段內所述視頻所屬的用戶發布的視頻的總數量的比例，計算所述標簽的第一置信度。

5.根據權利要求1-4之一所述的方法，其特征在于，根據所述多個標簽中的每一個標簽的與排序相關的信息，計算每一個標簽各自的用于排序的權重包括：

對于所述多個標簽中的每一個標簽，計算所述標簽的與排序相關的信息中的所有項的乘積，得到所述標簽對應的累乘結果；

基于每一個標簽各自對應的累乘結果，計算每一個標簽各自的用于排序的權重。

6.一種視頻類別標簽的排序裝置，其特征在于，所述裝置包括：

信息獲取模塊，被配置為獲取視頻，以及確定所述視頻中的目標圖像；

標簽生成模塊，被配置為利用多個不同的模型基于所述目標圖像，生成所述視頻的多個標簽；

權重計算模塊，被配置為基于所述多個標簽中的每一個標簽的與排序相關的信息，計算每一個標簽的用于排序的權重，所述標簽的與排序相關的信息包括：關聯度信息、目標對象占比信息、預設權重值、置信度信息，所述關聯度信息指示生成所述標簽的模型在生成所述標簽的過程中從所述視頻中的目標圖像中檢測出的目標對象的類型與所述視頻的內容的關聯度，目標對象占比信息指示所述目標對象與所述目標圖像的關聯度；

標簽排序模塊，被配置為根據每一個標簽各自的用于排序的權重，對所述多個標簽進行排序，得到所述多個標簽的排序結果。