一种视频处理方法、装置、电子设备和计算机存储介质制造方法及图纸

本申请实施例提供了一种视频处理方法、装置、电子设备和计算机存储介质，其中方法包括：获取待处理视频，所述待处理视频包括多个待处理视频片段；与所述待处理视频具有关联关系的目标候选视频集合，所述目标候选视频集合包括至少一个目标候选视频；任一目标候选视频包括多个目标候选视频片段；提取每个待处理视频片段的待处理视频特征，以及提取每个目标候选视频片段的目标候选视频特征；根据所述每个待处理视频片段的待处理视频特征和所有目标候选视频片段的目标候选视频特征，确定所述每个待处理视频片段的视频内容标签，有效提升视频的视频内容标签识别过程的自动化以及智能化程度，提高了对视频片段的识别效率和标注的准确度。度。度。

【技术实现步骤摘要】
一种视频处理方法、装置、电子设备和计算机存储介质


[0001]本申请涉及计算机
，尤其涉及一种视频处理方法、装置、电子设备和计算机存储介质。

技术介绍

[0002]目前，随着各种视频播放器的发展，用户可以通过各种视频播放器观看视频，但是现在的某些视频中会嵌入部分广告，导致用户在观看过程中必须观看，无法进行跳过，有时候可能会无意识地看完广告才发现，导致用户的观看体验不好。
[0003]针对上述存在的问题，现有的解决方案是通过人工的方式对视频的内嵌广告过滤，具体过程可以是：把过滤广告的任务发布到视频平台，当用户发现存在内嵌广告时，可以对广告片段进行标注过滤。通过人工的方式无法实现设备自动智能化筛选视频的广告片段，导致广告片段识别的自动化程度低下。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供了一种视频处理方法、装置、电子设备和计算机存储介质，可以自动识别视频中视频片段，有效提升视频的视频内容标签识别过程的自动化以及智能化程度，且可提高对视频片段的识别效率和标注的准确度。
[0005]本申请实施例一方面提供了一种视频处理方法，包括：
[0006]获取待处理视频，所述待处理视频包括多个待处理视频片段；
[0007]获取与所述待处理视频具有关联关系的目标候选视频集合，所述目标候选视频集合包括至少一个目标候选视频；任一目标候选视频包括多个目标候选视频片段；
[0008]提取每个待处理视频片段的待处理视频特征，以及提取每个目标候选视频片段的目标候选视频特征；
[0009]根据所述每个待处理视频片段的待处理视频特征和所有目标候选视频片段的目标候选视频特征，确定所述每个待处理视频片段的视频内容标签。
[0010]本申请实施例一方面提供了一种视频处理装置，包括：
[0011]获取模块，用于获取待处理视频，所述待处理视频包括多个待处理视频片段；
[0012]所述获取模块，还用于获取与所述待处理视频具有关联关系的目标候选视频集合，所述目标候选视频集合包括至少一个目标候选视频；任一目标候选视频包括多个目标候选视频片段；
[0013]提取模块，用于提取每个待处理视频片段的待处理视频特征，以及提取每个目标候选视频片段的目标候选视频特征；
[0014]确定模块，用于根据所述每个待处理视频片段的待处理视频特征和所有目标候选视频片段的目标候选视频特征，确定所述每个待处理视频片段的视频内容标签。
[0015]本申请实施例一方面提供了一种电子设备，包括处理器和存储器，所述处理器和所述存储器相互连接，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指
令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，执行上述所述的视频处理方法。
[0016]本申请实施例一方面提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有程序指令，该程序指令被执行时，用于实现上述所述的视频处理方法。
[0017]本申请实施例一方面提供了一种计算机程序产品或计算机程序，计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，计算机指令存储在计算机可读存储介质中，计算机指令被电子设备的处理器执行时，执行上述所述的视频处理方法。
[0018]在本申请实施例中，电子设备可以获取与待处理视频具有关联关系的目标候选视频集合，并自动识别待处理视频中视频片段特征和候选视频的候选视频特征，进一步根据与待处理视频相关联的候选视频特征可以准确地确定出待处理视频片段的视频内容标签。上述可知，本申请不需要人工参与，由电子设备自动识别视频片段的视频内容标签，有效提升视频的视频内容标签识别过程的自动化以及智能化程度，提高了对待处理视频片段的识别效率和标注的准确性；进一步地，本申请基于与当前待处理视频相关的目标候选视频来确定视频片段的内容标签，不仅可以丰富视频内容标签的识别方式，还可以提高识别准确率。
附图说明
[0019]为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0020]图1是本申请实施例提供的一种视频处理方法的流程示意图；
[0021]图2是本申请实施例提供的一种分类模型的结构示意图；
[0022]图3是本申请实施例提供的一种视频处理的流程示意图；
[0023]图4是本申请实施例提供的一种视频自回归模型的结构示意图；
[0024]图5是本申请实施例提供的一种视频处理装置的结构示意图；
[0025]图6是本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0026]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0027]人工智能(Artificial Intelligence,AI)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。换句话说，人工智能是计算机科学的一个综合技术，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能也就是研究各种智能机器的设计原理与实现方法，使机器具有感知、推理与决策的功能。
[0028]人工智能技术是一门综合学科，涉及领域广泛，既有硬件层面的技术也有软件层面的技术。人工智能基础技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、
大数据处理技术、操作/交互系统、机电一体化等技术。人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、语音处理技术、自然语言处理技术以及机器学习/深度学习等几大方向。
[0029]其中，计算机视觉技术(Computer Vision,CV)是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取信息的人工智能系统。计算机视觉技术通常包括图像处理、图像识别、图像语义理解、图像检索、OCR、视频处理、视频语义理解、视频内容/行为识别、三维物体重建、3D技术、虚拟现实、增强现实、同步定位与地图构建等技术，还包括常见的人脸识别、指纹识别等生物特征识别技术。
[0030]本申请实施例提供的视频处理方法涉及人工智能中的计算机视觉技术，可以根据视频和与视频相关联的至少一个目标候选视频，可以自动准确地确定出视频中每个视频片段的视频内容标签，提高对视频片段标注的准确性，进而有利于后续本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种视频处理方法，其特征在于，包括：获取待处理视频，所述待处理视频包括多个待处理视频片段；获取与所述待处理视频具有关联关系的目标候选视频集合，所述目标候选视频集合包括至少一个目标候选视频；任一目标候选视频包括多个目标候选视频片段；提取每个待处理视频片段的待处理视频特征，以及提取每个目标候选视频片段的目标候选视频特征；根据所述每个待处理视频片段的待处理视频特征和所有目标候选视频片段的目标候选视频特征，确定所述每个待处理视频片段的视频内容标签。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述视频内容标签包括正常视频内容标签；所述根据所述每个待处理视频片段的待处理视频特征和所有目标候选视频片段的目标候选视频特征，确定所述每个待处理视频片段的视频内容标签，包括：为所述多个待处理视频片段设置轮询优先级，根据所述轮询优先级从多个待处理视频片段中选择用于当前轮询的目标待处理视频片段；确定所述目标待处理视频片段的待处理视频特征和所有目标候选视频片段的目标候选视频特征之间的多个第一相似度；若所述多个第一相似度中存在至少一个第一相似度大于第一阈值，则将所述目标待处理视频片段的视频内容标签设置为正常视频内容标签；当所有待处理视频片段都被作为所述目标待处理视频片段时，停止轮询。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：将所述多个待处理视频片段组合为多个视频段；确定每个视频段包含的待处理视频片段的视频内容标签为正常视频内容标签的正常标签数量；确定每个视频段包含的待处理视频片段的片段数量；根据所述每个视频段的正常标签数量和所述每个视频段的片段数量，确定所述每个视频段的正常标签比重；删除所述正常标签比重小于第二阈值的视频段。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取与所述待处理视频具有关联关系的目标候选视频集合，包括：根据所述待处理视频的第一标题信息获取第一候选视频集合，所述第一候选视频集合包括至少一个第一候选视频；根据所述待处理视频的视频时长和每个第一候选视频的时长，从所述第一候选视频集合中确定第二候选视频集合，所述第二候选视频集合包括至少一个第二候选视频；根据所述待处理视频的视频帧图像和每个第二候选视频的视频帧图像，从所述第二候选视频集合中确定目标候选视频集合。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述待处理视频的第一标题信息获取第一候选视频集合，包括：根据所述待处理视频的第一标题信息确定候选视频集合，所述候选视频集合包括至少一个候选视频；
调用词向量模型对第一标题信息进行处理，得到所述第一标题信息的句子级别词向量；调用词向量模型对每个候选视频的第二标题信息进...

【专利技术属性】
技术研发人员：禹常隆，田植良，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：