关键词的生成方法和装置、存储介质及电子装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种关键词的生成方法和装置、存储介质及电子装置。其中，该方法包括：从目标视频中获取一组视频帧；对一组视频帧中的每个视频帧中的对象进行对象识别，得到N组对象，每个视频帧对应于N组对象中的一组对象；获取N组对象中的每个对象的对象标识，得到M个对象标识，M等于N组对象中的对象的总数；将M个对象标识进行去重，得到Q个对象标识，Q个对象标识中的每个对象标识均不相同，Q为自然数；将Q个对象标识中的部分或全部确定为目标视频的检索关键词，达到了从视频帧中确定出视频的关键词的目的，从而实现了根据确定的关键词搜索到该视频的技术效果，进而解决了现有技术中，无法根据关键词精准搜索到目标视频的技术问题。

Generation method and device of key words, storage medium and electronic device

【技术实现步骤摘要】
关键词的生成方法和装置、存储介质及电子装置
本专利技术涉及计算机领域，具体而言，涉及一种关键词的生成方法和装置、存储介质及电子装置。
技术介绍
目前，在视频库中根据关键词进行搜索，通常情况下，搜到的是标题中含有关键词的视频。例如，在视频库中搜索“周杰伦”时，将会得到一个视频列表，而列表中的视频都是标题中含有周杰伦的视频结果，但存在视频的标题中的没有存在关键词周杰伦，但视频的内容中出现了周杰伦的图像，因此在视频搜索时，无法搜索到标题中不存在关键词周杰伦，但视频内容中存在周杰伦图像。现有技术中，多通过关键词匹配的方式，匹配标题中含有的“周杰伦”关键词，如果没有找到视频结果，则会对关键词“周杰伦”进行拆分，看搜索的视频中有没有符合包含“周”，“杰”，“伦”三个关键字的视频，或者以其它的组合方式出现关键词的视频。也会通过人工分类的方式，将与“周杰伦”有关的视频归到同一个类型下，在搜索时进行匹配。但网上的视频数量过多通过人工归类的方式无法应对，而且人工分类也无法保证对视频分类的准确保证。由上可知，现有技术中，受限于标题的关键词分析，很难对视频内容进行真正的概括，如果用户想要搜索的视频只出现了几帧周杰伦的画面但标题中并没有周杰伦，那是无法通过标题关键词匹配的方案搜索到的。针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种关键词的生成方法和装置、存储介质及电子装置，以至少解决现有技术中，无法根据关键词精准搜索到目标视频的技术问题。根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种关键词的生成方法，包括：从目标视频中获取一组视频帧，其中，所述一组视频帧的帧数为N，N为自然数；对所述一组视频帧中的每个视频帧中的对象进行对象识别，得到N组对象，其中，所述每个视频帧对应于所述N组对象中的一组对象；获取所述N组对象中的每个对象的对象标识，得到M个对象标识，其中，M等于所述N组对象中的对象的总数，M为自然数；将所述M个对象标识进行去重，得到Q个对象标识，其中，所述Q个对象标识中的每个对象标识均不相同，Q为自然数；将所述Q个对象标识中的部分或全部确定为所述目标视频的检索关键词。根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种关键词的生成装置，包括：第一获取单元，用于从目标视频中获取一组视频帧，其中，所述一组视频帧的帧数为N，N为自然数；识别单元，用于对所述一组视频帧中的每个视频帧中的对象进行对象识别，得到N组对象，其中，所述每个视频帧对应于所述N组对象中的一组对象；第二获取单元，用于获取所述N组对象中的每个对象的对象标识，得到M个对象标识，其中，M等于所述N组对象中的对象的总数，M为自然数；去重单元，用于将所述M个对象标识进行去重，得到Q个对象标识，其中，所述Q个对象标识中的每个对象标识均不相同，Q为自然数；确定单元，用于将所述Q个对象标识中的部分或全部确定为所述目标视频的检索关键词。根据本专利技术实施例的又一方面，还提供了一种计算机可读的存储介质，该计算机可读的存储介质中存储有计算机程序，其中，该计算机程序被设置为运行时执行上述关键词的生成方法。根据本专利技术实施例的又一方面，还提供了一种电子装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，上述处理器通过计算机程序执行上述的关键词的生成方法。在本专利技术实施例中，通过从目标视频中获取一组视频帧，其中，一组视频帧的帧数为N，N为自然数；对一组视频帧中的每个视频帧中的对象进行对象识别，得到N组对象，其中，每个视频帧对应于N组对象中的一组对象；获取N组对象中的每个对象的对象标识，得到M个对象标识，其中，M等于N组对象中的对象的总数，M为自然数；将M个对象标识进行去重，得到Q个对象标识，其中，Q个对象标识中的每个对象标识均不相同，Q为自然数；将Q个对象标识中的部分或全部确定为目标视频的检索关键词，达到了从视频帧中确定出视频的关键词的目的，从而实现了根据确定的关键词搜索到该视频的技术效果，进而解决了现有技术中，无法根据关键词精准搜索到目标视频的技术问题。附图说明此处所说明的附图用来提供对本专利技术的进一步理解，构成本申请的一部分，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。在附图中：图1是根据本专利技术实施例的一种可选的关键词的生成方法的应用环境的示意图；图2根据本专利技术实施例的一种可选的关键词的生成方法的流程图；图3根据本专利技术实施例的一种可选的在人脸信息库中匹配出目标人脸的结果示意图；图4根据本专利技术优选例的一种可选的生成视频搜索关键词的流程图；图5根据本专利技术优选例的一种可选的生成搜索关键词的流程图；图6根据专利技术优选例的一种可选的视频抽样成关键词的UI界面图；图7根据专利技术优选例的一种可选的视频抽样成关键词的控制层的UI界面图；图8根据本专利技术实施例的一种可选的关键词的生成装置的结构示意图；图9根据本专利技术实施例的一种可选的关键词的生成方法的电子装置的结构示意图。具体实施方式为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本专利技术保护的范围。需要说明的是，本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本专利技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种关键词的生成方法，可选地，作为一种可选的实施方式，上述关键词的生成方法可以但不限于应用于如图1所示的环境中。根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种关键词的生成方法，可选地，作为一种可选的实施方式，上述关键词的生成方法可以但不限于应用于如图1所示的硬件环境中的关键词的生成系统中，其中，该关键词的生成系统可以包括但不限于终端设备102、网络110及服务器112。其中，该终端设备102中显示目标视频(视频中包括人物A和人物B)。其中，上述终端设备102中可以包括但不限于：人机交互屏幕104，处理器106及存储器108。人机交互屏幕104用于通过人机交互接口获取人机交互指令，还用于呈现目标视频；处理器106用于从目标视频中获取一组视频帧，其中，一组视频帧的帧数为N，N为自然数；对一组视频帧中的每个视频帧中的对象进行对象识别，得到N组对象，其中，每个视频帧对应于本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种关键词的生成方法，其特征在于，包括：/n从目标视频中获取一组视频帧，其中，所述一组视频帧的帧数为N，N为自然数；/n对所述一组视频帧中的每个视频帧中的对象进行对象识别，得到N组对象，其中，所述每个视频帧对应于所述N组对象中的一组对象；/n获取所述N组对象中的每个对象的对象标识，得到M个对象标识，其中，M等于所述N组对象中的对象的总数，M为自然数；/n将所述M个对象标识进行去重，得到Q个对象标识，其中，所述Q个对象标识中的每个对象标识均不相同，Q为自然数；/n将所述Q个对象标识中的部分或全部确定为所述目标视频的检索关键词。/n

【技术特征摘要】
1.一种关键词的生成方法，其特征在于，包括：
从目标视频中获取一组视频帧，其中，所述一组视频帧的帧数为N，N为自然数；
对所述一组视频帧中的每个视频帧中的对象进行对象识别，得到N组对象，其中，所述每个视频帧对应于所述N组对象中的一组对象；
获取所述N组对象中的每个对象的对象标识，得到M个对象标识，其中，M等于所述N组对象中的对象的总数，M为自然数；
将所述M个对象标识进行去重，得到Q个对象标识，其中，所述Q个对象标识中的每个对象标识均不相同，Q为自然数；
将所述Q个对象标识中的部分或全部确定为所述目标视频的检索关键词。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述Q个对象标识中的部分或全部确定为所述目标视频的检索关键词，包括：
将所述Q个对象标识中重合度大于第一预定阈值的第一对象标识确定为所述目标视频的检索关键词，其中，所述Q个对象标识中的每个对象标识的重合度为所述Q个对象标识中的每个对象标识在所述M个对象标识中重复出现的次数与N的比值。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述Q个对象标识中的部分或全部确定为所述目标视频的检索关键词，包括：
将所述Q个对象标识中重复次数大于第二预定阈值的第二对象标识确定为所述目标视频的检索关键词，其中，所述Q个对象标识中的每个对象标识的重复次数为所述Q个对象标识中的每个对象标识在所述M个对象标识中重复出现的次数。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述N组对象中的每个对象的对象标识，得到M个对象标识，包括：
在所述N组对象为N组人脸信息的情况下，将所述N组对象中的每个对象与预定的人脸信息库中记录的人脸信息进行比对，得到N组目标人脸信息，其中，所述N组人脸信息中的每个人脸信息对应于所述人脸信息库中记录的一个所述目标人脸信息；
在所述人脸信息库中获取所述N组目标人脸信息所表示的人物的人物名称，得到M个人物名称，其中，所述M个对象标识为所述M个人物名称。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述N组对象中的每个对象的对象标识，得到M个对象标识，包括：
在所述N组对象为N组场景信息的情况下，将所述N组对象中的每个对象与预定的场景信息库中记录的场景信息进行比对，得到N组目标场景信息，其中，所述N组场景信息中的每个场景信息对应于所述场景信息库中记录的一个所述目标场景信息；
在所述场景信息库中获取所述N组目标场景信息所表示的场景的场景名称，得到M个场景名称，其中，所述M个对象标识为所述M个场景名称。


6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述N组对象中的每个对象的对象标识，得到M个对象标识，包括：
...

【专利技术属性】
技术研发人员：孔凡阳，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44