[發明專利]視頻處理方法、設備、介質及程序產品

有效

• 申請號: 202110525270.4
• 申請日: 2021-05-07
• 公開（公告）號: CN113301382B
• 公開（公告）日: 2022-12-13
• 發明（設計）人: 楊虎;汪琦;馮知凡;柴春光;朱勇
• 申請（專利權）人: 北京百度網訊科技有限公司
• 主分類號: H04N21/234
• 分類號: H04N21/234;H04N21/845;G06V20/40;G06V40/16;G06V20/62
• 代理公司: 北京英賽嘉華知識產權代理有限責任公司 11204
• 代理人: 王達佐;馬曉亞

本公開提及了一種視頻處理方法、設備、介質及程序產品，涉及知識圖譜、深度學習、計算機視覺、自然語言處理和語音識別等人工智能領域。該方法的一具體實施方式包括：獲取目標視頻；對目標視頻進行識別，得到識別結果；根據識別結果，確定目標視頻的拆分維度；根據拆分維度，對目標視頻進行拆分，得到拆分結果。本公開的實施例能夠實現對目標視頻的準確、快速地拆分。

技術領域

本公開實施例涉及計算機領域，具體涉及知識圖譜、深度學習、計算機視覺、自然語言處理和語音識別等人工智能領域，尤其涉及一種視頻處理方法、設備、介質及程序產品。

背景技術

隨著信息傳播技術的發展，視頻成為承載信息傳遞的主要方式之一，應用到人際交流、工業生產、社會生活的各個方面。例如，新聞類視頻，而該新聞類視頻往往長度過長，涉及到多個事件或者整個事件不同方面的概括。整段視頻分發不利于用戶在零散的時間內最大化接收自己關心問題的有效信息。

目前，通過以下方法實現對新聞類視頻進行拆條：人工；利用視頻中相關特征變化對視頻進行劃分，如聲音停頓、主持人出現或消失(如通過人像骨架分析)；利用圖神經網絡提取關鍵幀，利用幀之間歐式距離建立相似度矩陣，對關鍵幀進行聚類后實現對視頻的拆分。

發明內容

本公開實施例提出了一種視頻處理方法、設備、介質及程序產品。

第一方面，本公開實施例提出了一種視頻處理方法，包括：獲取目標視頻；對目標視頻進行識別，得到識別結果；根據識別結果，確定目標視頻的拆分維度；根據拆分維度，對目標視頻進行拆分，得到拆分結果。

第二方面，本公開實施例提出了一種視頻處理裝置，包括：視頻獲取模塊，被配置成獲取目標視頻；視頻識別模塊，被配置成對目標視頻進行識別，得到識別結果；維度確定模塊，被配置成根據識別結果，確定目標視頻的拆分維度；結果得到模塊，被配置成根據拆分維度，對目標視頻進行拆分，得到拆分結果。

第三方面，本公開實施例提出了一種電子設備，包括：至少一個處理器；以及與至少一個處理器通信連接的存儲器；其中，存儲器存儲有可被至少一個處理器執行的指令，指令被至少一個處理器執行，以使至少一個處理器能夠執行如第一方面描述的方法。

第四方面，本公開實施例提出了一種存儲有計算機指令的非瞬時計算機可讀存儲介質，計算機指令用于使計算機執行如第一方面描述的方法。

第五方面，本公開實施例提出了一種計算機程序產品，包括計算機程序，計算機程序在被處理器執行時實現如第一方面描述的方法。

本公開實施例提供的視頻處理方法、設備、介質及程序產品，首先獲取目標視頻；然后對目標視頻進行識別，得到識別結果；然后根據識別結果，確定目標視頻的拆分維度；最后根據拆分維度，對目標視頻進行拆分，得到拆分結果。可以基于目標視頻的識別結果所確定的拆分維度對目標視頻進行拆分，實現對目標視頻的準確、快速地拆分。

應當理解，本部分所描述的內容并非旨在標識本公開的實施例的關鍵或重要特征，也不用于限制本公開的范圍。本公開的其它特征將通過以下的說明書而變得容易理解。

附圖說明

通過閱讀參照以下附圖所作的對非限制性實施例所作的詳細描述，本公開的其它特征、目的和優點將會變得更明顯。附圖用于更好地理解本方案，不構成對本公開的限定。其中：

圖1是本公開可以應用于其中的示例性系統架構圖；

圖2是根據本公開的視頻處理方法的一個實施例的流程圖；

圖3是根據本公開的視頻處理方法的一個實施例的流程圖；

圖4是根據本公開的視頻處理方法的一個應用場景圖；

圖5是根據本公開的視頻處理裝置的一個實施例的結構示意圖；