[發明專利]視頻廣告過濾方法、設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202011077376.4
• 申請日: 2020-10-10
• 公開（公告）號: CN112383824A
• 公開（公告）日: 2021-02-19
• 發明（設計）人: 劉安捷
• 申請（專利權）人: 網宿科技股份有限公司
• 主分類號: H04N21/454
• 分類號: H04N21/454;H04N21/4545;H04N21/81;H04N21/845
• 代理公司: 上海晨皓知識產權代理事務所(普通合伙) 31260
• 代理人: 成麗杰

本申請公開了一種視頻廣告過濾方法、設備及存儲介質。本申請中，通過利用基于深度卷積網絡算法訓練獲得的深度卷積網絡模型，對待處理視頻分隔出的各視頻片段進行分析處理，進而根據識別出的廣告視頻的開始時間和結束時間，將廣告視頻從待處理視頻中刪除，不僅實現了對硬編碼植入的廣告的過濾，同時基于深度卷積網絡模型的自適應性，可以根據處理的待處理視頻進行自我學習和自我調節，使得深度卷積網絡模型能夠對新增的廣告具有更好的識別能力。此外，深度卷積網絡模型能夠對視頻片段進行時間維度和空間維度的分析處理，即深度卷積網絡模型引入了時間和空間注意力機制，從而大大提高了識別效果。

技術領域

本申請實施例涉及計算機視覺技術領域，特別涉及一種視頻廣告過濾方法、設備及存儲介質。

背景技術

廣告，顧名思義，就是廣而告之，向社會廣大公眾告知某件事物。目前，隨著多媒體技術和互聯網技術的迅速發展，出于商業宣傳目的，互聯網上的視頻在片頭、片中通常會插入十幾秒甚至上百秒的廣告，但這嚴重影響了用戶觀看視頻的體驗，并且也占用了大量的視頻空間。

為了濾除視頻中的廣告，目前主要是通過分析超文本傳輸協議(Hyper TextTransfer Protocol，HTTP)的請求響應報文，進而獲取視頻描述信息，最終通過比對不同片段的描述信息來識別視頻中的廣告片段，并將識別出的廣告片段從視頻中濾除。但是這種方法只能適用于互聯網上動態的廣告視頻植入的情況，無法應用于廣告片段和原視頻硬編碼成一個視頻的情況。為了濾除廣告片段和原視頻硬編碼成一個視頻中的廣告片段，目前的解決方法是維護一個廣告視頻庫，然后通過比對視頻的片段與廣告視頻庫中的視頻的特征相似性來識別和定位廣告的位置，進而將識別出的廣告片段從視頻中濾除。但是這種方法只能識別預先構建的廣告視頻庫中已有的廣告，對于識別新增廣告的適應性較差。

發明內容

本申請實施例的目的在于提供一種視頻廣告過濾方法、設備及存儲介質，旨在解決上述技術問題。

為解決上述技術問題，本申請的實施例提供了一種視頻廣告過濾方法，包括以下步驟：

將待處理視頻切分為若干個視頻片段；

利用預設的深度卷積網絡模型對各視頻片段進行時間維度和空間維度的分析處理，得到所述待處理視頻中包含的廣告視頻的開始時間和結束時間；

根據所述開始時間和所述結束時間，將所述廣告視頻從所述待處理視頻中刪除。

本申請的實施例還提供了一種視頻廣告過濾設備，包括：

至少一個處理器；以及，

與所述至少一個處理器通信連接的存儲器；其中，

所述存儲器存儲有可被所述至少一個處理器執行的指令，所述指令被所述至少一個處理器執行，以使所述至少一個處理器能夠執行如上文所述的視頻廣告過濾方法。

本申請的實施例還提供了一種計算機可讀存儲介質，存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現如上文所述的視頻廣告過濾方法。

本申請實施例提供的視頻廣告過濾方法、設備及存儲介質，通過利用基于深度卷積網絡算法訓練獲得的深度卷積網絡模型，對待處理視頻分隔出的各視頻片段進行分析處理，進而根據識別出的廣告視頻的開始時間和結束時間，將廣告視頻從待處理視頻中刪除，不僅實現了對硬編碼植入的廣告的過濾，同時基于深度卷積網絡模型的自適應性，可以根據處理的待處理視頻進行自我學習和自我調節，使得深度卷積網絡模型能夠對新增的廣告具有更好的識別能力。

此外，深度卷積網絡模型能夠對視頻片段進行時間維度和空間維度的分析處理，即深度卷積網絡模型引入了時間和空間注意力機制，從而大大提高了識別效果。