[發明專利]視頻類型確定方法及相關裝置

在審

• 申請號: 202111438579.6
• 申請日: 2021-11-29
• 公開（公告）號: CN114064972A
• 公開（公告）日: 2022-02-18
• 發明（設計）人: 趙婭琳
• 申請（專利權）人: 北京歐珀通信有限公司
• 主分類號: G06F16/75
• 分類號: G06F16/75;G06F16/78;G06F16/732;G06F16/783;G06K9/62;G06V20/40;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/80
• 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

本申請示例提供了一種視頻類型確定方法及相關裝置，所述方法包括：獲取待檢測視頻，所述待檢測視頻包括視頻數據和標題數據；將所述視頻數據輸入預先訓練好的圖片特征提取模型，得到目標圖片特征，所述目標圖片特征是用于指示提取模型提取的基于空間維度的第一圖片特征和基于時間維度的第二圖片特征；將所述標題數據輸入預先訓練好的文本特征提取模型，得到文本特征；將所述目標圖片特征和所述文本特征輸入預先訓練好的融合分類模型，得到所述待檢測視頻的目標分類結果。這樣，不僅可以減少對視頻進行分類過程中的計算量，提高對視頻類型進行分類的效率，而且可以提高分類精度。

技術領域

本申請屬于數據處理領域，具體涉及一種視頻類型確定方法及相關裝置。

背景技術

當前對視頻的類型進行分類時，僅是通過對視頻中的圖片進行處理，以得到分類結果，使得通過當前的視頻類型分類方案確定出的視頻類型的精度不高。

發明內容

本申請實施例提供了一種視頻類型確定方法及相關裝置，以期提高對視頻進行分類的精度和效率。

第一方面，本申請實施例提供了一種視頻類型確定方法，

獲取待檢測視頻，所述待檢測視頻包括視頻數據和標題數據；

將所述視頻數據輸入預先訓練好的圖片特征提取模型，得到目標圖片特征，所述目標圖片特征用于指示基于空間維度的第一圖片特征和基于時間維度的第二圖片特征；

將所述標題數據輸入預先訓練好的文本特征提取模型，得到文本特征；

將所述目標圖片特征和所述文本特征輸入預先訓練好的融合分類模型，得到所述待檢測視頻的目標分類結果，所述目標分類結果用于指示所述待檢測視頻所屬的視頻類型。

第二方面，本申請實施例提供了一種圖片特征提取模型的訓練方法，所述方法包括：

獲取訓練視頻數據；

基于所述訓練視頻數據對待訓練的圖片特征提取模型進行訓練，得到目標圖片特征提取模型，所述目標圖片特征提取模型用于根據所述訓練視頻數據提取目標預測圖片特征，所述目標預測圖片特征用于指示基于空間維度的第一預測圖片特征和基于時間維度的第二預測圖片特征。

第三方面，本申請實施例提供了一種融合分類模型的訓練方法，所述方法包括：

獲取訓練數據，所述訓練數據包括訓練視頻對應的目標訓練圖片特征和訓練文本特征；

基于所述目標訓練圖片特征和所述訓練文本特征對待訓練的融合分類模型進行訓練，得到目標融合分類模型，所述目標融合分類模型用于根據多個串聯的特征融合模塊獲取所述訓練視頻的分類結果。

第四方面，本申請實施例提供了一種視頻類型確定裝置，所述裝置包括：第一獲取單元，用于獲取待檢測視頻，所述待檢測視頻包括視頻數據和標題數據；第二獲取單元，用于將所述視頻數據輸入預先訓練好的圖片特征提取模型，得到目標圖片特征，所述目標圖片特征用于指示基于空間維度的第一圖片特征和基于時間維度的第二圖片特征；第三獲取單元，用于將所述標題數據輸入預先訓練好的文本特征提取模型，得到文本特征；分類單元，用于將所述目標圖片特征和所述文本特征輸入預先訓練好的融合分類模型，得到所述待檢測視頻的目標分類結果，所述目標分類結果用于指示所述待檢測視頻所屬的視頻類型。

第五方面，本申請實施例提供了一種圖片特征提取模型的訓練裝置，包括：獲取單元，用于獲取訓練視頻數據；訓練單元，用于基于所述訓練視頻數據對待訓練的圖片特征提取模型進行訓練，得到目標圖片特征提取模型，所述目標圖片特征提取模型用于根據所述訓練視頻數據提取目標預測圖片特征，所述目標預測圖片特征用于指示基于空間維度的第一預測圖片特征和基于時間維度的第二預測圖片特征。