视频分类方法、装置及电子设备制造方法及图纸

本公开实施例中提供了一种视频分类方法、装置及电子设备，属于数据处理技术领域，该方法包括：基于视频平台针对不同视频的热度值，获取热度值超过预设值的目标视频和所述视频平台针对所述目标视频生成的推荐值；利用预设的分类网络对量化处理后的推荐值进行特征计算，得到与所述推荐值相关的第一特征值；利用所述分类网络对所述目标视频进行特征计算，得到与所述目标视频相关的第二特征值；将所述第一特征值和所述第二特征值合并形成的第三特征值，作为所述分类全连接层的输入特征，来进一步的判断所述目标视频的分类。通过本公开的方案，能够提高视频分类的准确度。

Video classification methods, devices and electronic equipment

【技术实现步骤摘要】
视频分类方法、装置及电子设备
本公开涉及数据处理
，尤其涉及一种视频分类方法、装置及电子设备。
技术介绍
随着技术的不断发展，视频内容日益增长。在对视频内容进行运用的过程中，往往需要对视频进行分类。传统的人工进行分类不仅耗时，而且浪费人力，效率不高。传统的基于视觉信息的视频分类技术涉及到特征提取、视频建模、分类技术三个方面的内容。在特征提取环节，研究者通常自主选择视频帧的全局或局部特征来表示视频，如HSV、LBP等特征。作为一种具体的应用场景，视频平台中播放的视频往往会与用户有着较多的交互，用户可以通过点击或视频评论等方式对播放平台中的视频进行交互。在交互的过程中，视频平台的中的视频便会产生不同的热度值。在进行视频分类的过程中，如何提高具有较高热度值视频分类的准确度，是需要解决的技术问题。
技术实现思路
有鉴于此，本公开实施例提供一种视频分类方法、装置及电子设备，至少部分解决现有技术中存在的问题。第一方面，本公开实施例提供了一种视频分类方法，包括：基于视频平台针对不同视频的热度值，获取热本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种视频分类方法，其特征在于，包括：/n基于视频平台针对不同视频的热度值，获取热度值超过预设值的目标视频和所述视频平台针对所述目标视频生成的推荐值；/n利用预设的分类网络对量化处理后的推荐值进行特征计算，得到与所述推荐值相关的第一特征值；/n利用所述分类网络对所述目标视频进行特征计算，得到与所述目标视频相关的第二特征值；/n将所述第一特征值和所述第二特征值合并形成的第三特征值，作为所述分类全连接层的输入特征，来进一步的判断所述目标视频的分类。/n

【技术特征摘要】
1.一种视频分类方法，其特征在于，包括：
基于视频平台针对不同视频的热度值，获取热度值超过预设值的目标视频和所述视频平台针对所述目标视频生成的推荐值；
利用预设的分类网络对量化处理后的推荐值进行特征计算，得到与所述推荐值相关的第一特征值；
利用所述分类网络对所述目标视频进行特征计算，得到与所述目标视频相关的第二特征值；
将所述第一特征值和所述第二特征值合并形成的第三特征值，作为所述分类全连接层的输入特征，来进一步的判断所述目标视频的分类。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于视频平台针对不同视频的热度值，获取热度值超过预设值的目标视频和所述视频平台针对所述目标视频生成的推荐值，包括：
获取预设时间段内所述视频平台针对所有视频的点击量数值；
查找点击量数值超过预设值的视频，形成与所述热度值相关的视频集合；
在所述视频集合中，根据预设的规则确定所述目标视频；
基于目标视频的视频标识，确定所述视频平台针对所述目标视频生成的推荐值。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述在所述视频集合中，根据预设的规则确定所述目标视频，包括：
在所述视频集合中，查找视频属性为首次推荐的视频；
在查找到的视频属性为首次推荐的视频中点击量最高的视频，确定为所述目标视频。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用预设的分类网络对量化处理后的推荐值进行特征计算，得到与所述推荐值相关的第一特征值之前，所述方法还包括：
获取所述分类网络对于输入矩阵的大小要求；
将所述推荐值量化为与分类网络对于输入矩阵的大小相匹配的特征值矩阵；
将所述特征值矩阵设定为量化处理后的推荐值。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用预设的分类网络对量化处理后的推荐值进行特征计算，得到与所述推荐值相关的第一特征值，包括：
利用所述分类网络的卷积层、池化层对所述量化处理后的推荐值进行特征计算，得到第一特征矩阵；
将所述第一特征矩阵作为与所述推荐值相关的第一特征值。


6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述分类网络对所述目标视频进行特...

【专利技术属性】
技术研发人员：李伟健，王长虎，
申请(专利权)人：北京字节跳动网络技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11