[發明專利]視頻分類方法、裝置、設備和計算機可讀存儲介質

有效

• 申請號: 202010091321.2
• 申請日: 2020-02-13
• 公開（公告）號: CN111274995B
• 公開（公告）日: 2023-07-14
• 發明（設計）人: 陳觀欽;陳遠;王摘星;陳斌
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06V20/40
• 分類號: G06V20/40;G06V10/764;G06F16/75;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08;A63F13/75
• 代理公司: 華進聯合專利商標代理有限公司 44224
• 代理人: 董慧

本申請涉及一種視頻分類方法、裝置、設備和計算機可讀存儲介質，包括：獲取待分類視頻的至少兩個關鍵幀圖片段；根據至少兩個關鍵幀圖片段的時空信息，分別獲取至少兩個關鍵幀圖片段的片段語義向量；將至少兩個的片段語義向量進行雙向關聯融合，得到待分類視頻的全局待分類語義向量；根據全局待分類語義向量，獲取待分類視頻的預測概率；預測概率用于確定待分類視頻的分類結果。采用本方法，可有效提高視頻分類的準確率。

技術領域

本申請涉及計算機視覺領域，特別是涉及一種視頻分類方法、裝置、設備和計算機可讀存儲介質。

背景技術

隨著科技的不斷發展與進步，各式各樣的短視頻開始大量涌現。面對數量龐大且內容豐富的各類短視頻，采用人工智能與計算機視覺技術的結合實現對視頻的識別分類，已成為當前各行視頻分類業務的主流技術。

傳統的視頻分類方法主要包括兩大類：一類是完全使用卷積結構的特征提取網絡實現對視頻的分類，另一類是結合卷積結構與循環結構的特征提取網絡實現對視頻的分類。然而在實際應用中，這兩類方法均存在視頻特征提取不夠充分，以致最終所得視頻分類結果準確率不高。

因此，現有的視頻分類方法存在視頻分類準確率不高的問題。

發明內容

基于此，有必要針對現有技術中視頻分類方法存在視頻分類準確率不高的技術問題，提供一種視頻分類方法、裝置、設備和計算機可讀存儲介質。

一方面，本發明實施例提供一種視頻分類方法，包括：獲取待分類視頻的至少兩個關鍵幀圖片段；根據至少兩個關鍵幀圖片段的時空信息，分別獲取至少兩個關鍵幀圖片段的片段語義向量；將至少兩個的片段語義向量進行雙向關聯融合，得到待分類視頻的全局待分類語義向量；根據全局待分類語義向量，獲取待分類視頻的預測概率；預測概率用于確定待分類視頻的分類結果。

另一方面，本發明實施例提供一種視頻分類方法，包括：獲取待分類游戲視頻的至少兩個關鍵幀圖片段；根據至少兩個關鍵幀圖片段的時空信息，分別獲取至少兩個關鍵幀圖片段的片段語義向量；將至少兩個的片段語義向量進行雙向關聯融合，得到待分類游戲視頻的全局待分類語義向量；根據全局待分類語義向量，獲取待分類游戲視頻的異常可疑預測概率；異常可疑預測概率用于確定待分類游戲視頻的分類結果；分類結果包括異常游戲視頻和正常游戲視頻。

另一方面，本發明實施例提供一種視頻分類裝置，包括：視頻片段獲取模塊，用于獲取待分類視頻的至少兩個關鍵幀圖片段；片段向量獲取模塊，用于根據至少兩個關鍵幀圖片段的時空信息，分別獲取至少兩個關鍵幀圖片段的片段語義向量；全局待分類向量獲取模塊，用于將至少兩個的片段語義向量進行雙向關聯融合，得到待分類視頻的全局待分類語義向量；視頻分類模塊，用于根據全局待分類語義向量，獲取待分類視頻的預測概率；預測概率用于確定待分類視頻的分類結果。

另一方面，本發明實施例提供一種視頻分類裝置，包括：游戲視頻片段獲取模塊，用于獲取待分類游戲視頻的至少兩個關鍵幀圖片段；游戲片段向量獲取模塊，用于根據至少兩個關鍵幀圖片段的時空信息，分別獲取至少兩個關鍵幀圖片段的片段語義向量；游戲全局待分類向量獲取模塊，用于將至少兩個的片段語義向量進行雙向關聯融合，得到待分類游戲視頻的全局待分類語義向量；游戲視頻分類模塊，用于根據全局待分類語義向量，獲取待分類游戲視頻的異常可疑預測概率；異常可疑預測概率用于確定待分類游戲視頻的分類結果；分類結果包括異常游戲視頻和正常游戲視頻。

又一方面，本發明實施例提供一種視頻分類設備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時實現以下步驟：獲取待分類視頻的至少兩個關鍵幀圖片段；根據至少兩個關鍵幀圖片段的時空信息，分別獲取至少兩個關鍵幀圖片段的片段語義向量；將至少兩個的片段語義向量進行雙向關聯融合，得到待分類視頻的全局待分類語義向量；根據全局待分類語義向量，獲取待分類視頻的預測概率；預測概率用于確定待分類視頻的分類結果。