[發明專利]一種視頻數據處理方法、裝置、設備以及介質

在審

• 申請號: 202011077111.4
• 申請日: 2020-10-10
• 公開（公告）號: CN113395584A
• 公開（公告）日: 2021-09-14
• 發明（設計）人: 蔡聰懷;張琳琳
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: H04N21/44
• 分類號: H04N21/44;H04N21/845;G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06F16/78
• 代理公司: 廣州三環專利商標代理有限公司 44202
• 代理人: 熊永強;杜維

本申請實施例提供了一種視頻數據處理方法、裝置、設備以及介質，該方法涉及人工智能領域，方法包括：從目標視頻序列中獲取K個關鍵視頻幀；獲取與K個關鍵視頻幀相關聯的關鍵視頻向量，在目標視頻序列相關聯的第一向量檢索庫中，查找與關鍵視頻向量相匹配的第一目標向量，得到第一向量查找結果；若第一向量查找結果指示未查找到第一目標向量，則在目標視頻序列相關聯的第二向量檢索庫中，查找與關鍵視頻向量相匹配的第二目標向量，得到第二向量查找結果；若第二向量查找結果指示在第二向量檢索庫中查找到第二目標向量，則將第二目標向量所對應的視頻名稱作為目標視頻序列的目標視頻名稱。采用本申請，可以提高視頻名稱識別的準確性。

技術領域

本申請涉及計算機技術領域，尤其涉及一種視頻數據處理方法、裝置、設備以及介質。

背景技術

隨著人工智能(Artificial Intelligence，AI)的發展，深度學習(DeepLearning，DL)被廣泛應用在圖像、視頻、文本等領域。比如，當使用AI領域的深度學習技術訓練好深度網絡模型時，可以通過深度網絡模型對當前獲取到的視頻數據的視頻名稱進行識別。然而在采用該深度網絡模型進行視頻名稱的識別的過程中，可以得到基于幀粒度的特征向量，這意味著根據現有的視頻名稱的識別方式，往往會忽略整個視頻數據中的圖像幀之間的關聯性，基于此，當這個視頻數據所對應的視頻源存在缺失的情況下，將難以確保劇名識別的準確性。

發明內容

本申請實施例提供一種視頻數據處理方法、裝置、設備以及介質，可以提高視頻名稱識別的準確性。

本申請實施例一方面提供了一種視頻數據處理方法，包括：

從目標視頻序列中獲取K個關鍵視頻幀；K個關鍵視頻幀為對目標視頻序列進行均勻抽幀處理后所得到的；K為正整數；

獲取與K個關鍵視頻幀相關聯的關鍵視頻向量，在目標視頻序列相關聯的第一向量檢索庫中，查找與關鍵視頻向量相匹配的第一目標向量，得到第一向量查找結果；關鍵視頻向量是由目標視頻序列對應的目標網絡模型對K個關鍵視頻幀進行特征提取后所得到的；

若第一向量查找結果指示在第一向量檢索庫中未查找到第一目標向量，則在目標視頻序列相關聯的第二向量檢索庫中，查找與關鍵視頻向量相匹配的第二目標向量，得到第二向量查找結果；

若第二向量查找結果指示在第二向量檢索庫中查找到第二目標向量，則將第二目標向量所對應的視頻名稱作為目標視頻序列的目標視頻名稱。

本申請實施例一方面提供了一種視頻數據處理裝置，包括：

關鍵幀獲取模塊，用于從目標視頻序列中獲取K個關鍵視頻幀；K個關鍵視頻幀為對目標視頻序列進行均勻抽幀處理后所得到的；K為正整數；

第一確定模塊，用于獲取與K個關鍵視頻幀相關聯的關鍵視頻向量，在目標視頻序列相關聯的第一向量檢索庫中，查找與關鍵視頻向量相匹配的第一目標向量，得到第一向量查找結果；關鍵視頻向量是由目標視頻序列對應的目標網絡模型對K個關鍵視頻幀進行特征提取后所得到的；

第二確定模塊，用于若第一向量查找結果指示在第一向量檢索庫中未查找到第一目標向量，則在目標視頻序列相關聯的第二向量檢索庫中，查找與關鍵視頻向量相匹配的第二目標向量，得到第二向量查找結果；

第二名稱確定模塊，用于若第二向量查找結果指示在第二向量檢索庫中查找到第二目標向量，則將第二目標向量所對應的視頻名稱作為目標視頻序列的目標視頻名稱。

其中，目標網絡模型包括具有局部圖像特征提取功能的第一網絡模型；

第一確定模塊包括：

圖像特征提取單元，用于將K個關鍵視頻幀輸入第一網絡模型，通過第一網絡模型的局部圖像特征提取功能，提取K個關鍵視頻幀的局部圖像特征，將提取到的每個關鍵視頻幀的局部圖像特征作為特征提取向量；