[發明專利]一種視頻處理方法、裝置、設備以及介質

在審

• 申請號: 202110075946.4
• 申請日: 2021-01-20
• 公開（公告）號: CN113395594A
• 公開（公告）日: 2021-09-14
• 發明（設計）人: 劉剛
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: H04N21/466
• 分類號: H04N21/466
• 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

1.一種視頻處理方法，其特征在于，包括：

獲取目標視頻以及所述目標視頻對應的目標網絡模型；所述目標網絡模型包含第一網絡模型和第二網絡模型；

獲取所述目標視頻的目標文本信息，將所述目標文本信息輸入至所述第一網絡模型，由所述第一網絡模型輸出所述目標文本信息對應的文本特征向量；

將所述目標視頻均勻劃分為K個視頻片段，基于時間采樣策略對所述K個視頻片段進行隨機抽幀處理，得到每個視頻片段的視頻分片；所述K為正整數，且所述每個視頻片段中的視頻幀的數量均為N；所述N為正整數；一個視頻片段對應一個視頻分片，且一個視頻分片中的視頻幀的數量小于或者等于所述N；

獲取所述第二網絡模型中的K個第一子網絡，將每個視頻分片分別輸入至不同的第一子網絡，由所述K個第一子網絡分別輸出所述每個視頻分片的視頻特征向量；

基于所述文本特征向量、所述每個視頻分片的視頻特征向量以及所述目標網絡模型的分類器，對所述目標視頻進行畫風識別，得到所述目標視頻的目標畫風標簽；所述目標畫風標簽用于為第一用戶推送與所述目標視頻相關的關聯視頻。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取目標視頻以及所述目標視頻對應的目標網絡模型，包括：

通過調度中心服務組件調用視頻畫風識別服務，通過所述視頻畫風識別服務獲取第二用戶通過視頻上傳接口所上傳的目標視頻；

通過所述視頻畫風識別服務獲取用于對所述目標視頻進行畫風識別的目標網絡模型。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取所述目標視頻的目標文本信息，將所述目標文本信息輸入至所述第一網絡模型，由所述第一網絡模型輸出所述目標文本信息對應的文本特征向量，包括：

獲取所述目標視頻的視頻主題信息、視頻分類信息以及視頻標簽信息，將所述視頻主題信息、所述視頻分類信息以及所述視頻標簽信息作為所述目標視頻的目標文本信息；

對所述目標文本信息進行分詞處理，得到所述目標文本信息的文本分詞，將所述文本分詞進行向量轉換，得到所述文本分詞對應的文本分詞向量；

將所述文本分詞向量輸入所述第一網絡模型，由所述第一網絡模型提取得到所述文本分詞向量的向量特征；

確定所述文本分詞在所述目標文本信息中的文本位置，基于所述文本位置以及提取到的向量特征，確定所述目標文本信息對應的文本特征向量。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一子網絡包括神經網絡和多層感知機；其中，所述多層感知機包括輸入層、隱藏層和輸出層；所述神經網絡用于提取輸入的視頻分片的初始視頻特征；所述輸入層用于將所述初始視頻特征作為所述隱藏層的輸入特征，所述隱藏層用于提取所述輸入特征的隱藏特征；所述輸出層用于根據所述隱藏特征輸出所述輸入的視頻分片的視頻特征向量。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述文本特征向量、所述每個視頻分片的視頻特征向量以及所述目標網絡模型的分類器，對所述目標視頻進行畫風識別，得到所述目標視頻的目標畫風標簽，包括：

將所述文本特征向量與所述每個視頻分片的視頻特征向量投影至目標向量空間；

在所述目標向量空間中對所述文本特征向量和所述每個視頻分片的視頻特征向量進行特征融合，得到融合向量特征；

將所述融合向量特征輸入至所述目標網絡模型的分類器，由所述目標網絡模型的分類器對所述目標視頻進行畫風識別，得到所述融合向量特征與所述分類器中的樣本屬性特征之間的匹配度；所述匹配度用于描述所述目標視頻屬于所述樣本屬性特征對應的樣本標簽的概率；

從所述匹配度中將具有最大匹配概率的樣本屬性特征所對應的樣本標簽，作為所述目標視頻的目標畫風標簽。