[發明專利]一種視頻去重方法及裝置

在審

• 申請號: 202110529376.1
• 申請日: 2021-05-14
• 公開（公告）號: CN113139084A
• 公開（公告）日: 2021-07-20
• 發明（設計）人: 董小斐;陳偉
• 申請（專利權）人: 北京愛奇藝科技有限公司
• 主分類號: G06F16/732
• 分類號: G06F16/732;G06F16/783
• 代理公司: 北京柏杉松知識產權代理事務所(普通合伙) 11413
• 代理人: 孟維娜;馬敬

1.一種視頻去重方法，其特征在于，所述方法包括：

抽取短視頻中的多個關鍵幀，并提取各關鍵幀的第一圖像特征；

根據各關鍵幀的第一圖像特征，確定各關鍵幀在各已有長視頻中的匹配幀；

基于所確定的匹配幀，在已有長視頻中確定短視頻所屬的長視頻以及短視頻在所屬長視頻中的位置范圍；

在得到針對用戶的短視頻搜索請求的搜索結果的情況下，根據所述搜索結果中各短視頻所屬的長視頻以及在所屬長視頻中的位置范圍，對所述搜索結果中的短視頻進行去重處理。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述短視頻所屬的長視頻為按照以下方式確定的長視頻：

針對每一已有長視頻，統計所述短視頻的各關鍵幀在該已有長視頻中的匹配幀總數量；

根據所統計的各已有長視頻對應的匹配幀總數量，確定所述短視頻所屬的長視頻。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述短視頻在所屬長視頻中的位置范圍為按照以下方式確定的位置范圍：

對目標匹配幀的位置進行統計分析，其中，所述目標匹配幀為：所述短視頻中的關鍵幀在所述所屬長視頻中的匹配幀；

基于統計分析結果，確定所述短視頻在所屬長視頻中的初始位置范圍；

基于所述初始位置范圍內目標匹配幀的位置，確定所述短視頻在所屬長視頻中的位置范圍。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，

所述對目標匹配幀的位置進行統計分析，包括：

計算各目標匹配幀的位置的平均值和方差；

所述基于統計分析結果，確定所述短視頻在所屬長視頻中的初始位置范圍，包括：

根據所計算的平均值和方差，確定所述短視頻在所屬長視頻中的初始位置范圍。

5.根據權利要求1-4中任一項所述的方法，其特征在于，所述根據所述搜索結果中各短視頻所屬的長視頻以及在所屬長視頻中的位置范圍，對所述搜索結果中的短視頻進行去重處理，包括：

確定搜索結果中各短視頻屬于同一已有長視頻的短視頻，作為目標短視頻；

計算各目標短視頻在所屬長視頻中的位置范圍間的重合度；

確定重合度大于預設重合度閾值的目標短視頻，作為重復短視頻，對所述重復短視頻進行去重處理。

6.根據權利要求1-4中任一項所述的方法，其特征在于，

所述提取各關鍵幀的第一圖像特征，包括：

將各關鍵幀輸入至預先訓練的圖像特征提取模型，得到各關鍵幀的第一圖像特征；

所述圖像特征提取模型為按照以下方式訓練得到的模型：

獲得第一樣本圖像、與所述第一樣本圖像不同的第二樣本圖像，并對所述第一樣本圖像進行增強處理，得到增強圖像；

采用預設的神經網絡模型對所述第一樣本圖像、第二樣本圖像、增強圖像進行特征提取，得到第一特征、第二特征和第三特征；

計算所述第一特征與第二特征間的第一特征差異、第一特征與第三特征間的第二特征差異；

根據所述第一特征差異和第二特征差異，計算損失值；

基于所述損失值，調整所述預設的神經網絡模型的模型參數，直至滿足預設的訓練結束條件，得到圖像特征提取模型。

7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述根據所述第一特征差異和第二特征差異，計算損失值，包括：

按照以下表達式計算損失值loss：

其中，mc表示第一特征，T表示各第一特征，e表示第二特征，e′表示第三特征，sim()用于計算特征距離。

8.根據權利要求1-4中任一項所述的方法，其特征在于，所述根據各關鍵幀的第一圖像特征，確定各關鍵幀在各已有長視頻幀中的匹配幀，包括：

根據各關鍵幀的第一圖像特征與各已有長視頻中關鍵幀的圖像特征間的匹配度，確定各關鍵幀在各已有長視頻中的匹配幀。