用于处理视频的方法、装置、电子设备、介质和产品制造方法及图纸

本申请公开了一种用于处理视频的方法、装置、电子设备、介质和产品，涉及人工智能领域。具体实现方案为：获取目标视频；从预设的至少一个模型中选取目标模型；根据目标视频以及目标模型，确定目标模型的输出数据；响应于确定输出数据不满足与目标模型对应的条件，从预设的至少一个模型中重新选取目标模型，直至输出数据满足与目标模型对应的条件；根据输出数据，从目标视频中确定出动态封面。本实现方式提供一种用于处理视频的方法，能够提高视频封面的精准度。面的精准度。面的精准度。

【技术实现步骤摘要】
用于处理视频的方法、装置、电子设备、介质和产品


[0001]本申请涉及计算机
，具体涉及人工智能领域，尤其涉及一种用于处理视频的方法、装置、电子设备、介质和产品。

技术介绍

[0002]目前，随着互联网的快速发展，互联网用户可以在互联网上分享大量的视频，从而导致网络视频资源越来越多。
[0003]在浏览这些网络视频资源的情况下，用户会根据视频的封面选择是否播放该视频。如果用户根据某一视频的封面选择播放该视频，发现该视频的封面不够精准，会导致视频内容和视频封面不符。
[0004]可见，如何提高视频封面的精准度成为了一个亟需解决的问题。

技术实现思路

[0005]提供了一种用于处理视频的方法、装置、电子设备、介质和产品。
[0006]根据第一方面，提供了一种用于处理视频的方法，包括：获取目标视频；从预设的至少一个模型中选取目标模型；根据所述目标视频以及所述目标模型，确定所述目标模型的输出数据；响应于确定所述输出数据不满足与所述目标模型对应的条件，从所述预设的至少一个模型中重新选取所述目标模型，直至所述输出数据满足与所述目标模型对应的条件；根据所述输出数据，从所述目标视频中确定出动态封面。
[0007]根据第二方面，提供了一种用于处理视频的装置，包括：视频获取单元，被配置成获取目标视频；模型选取单元，被配置成从预设的至少一个模型中选取目标模型；数据确定单元，被配置成根据所述目标视频以及所述目标模型，确定所述目标模型的输出数据；条件确定单元，被配置成响应于确定所述输出数据不满足与所述目标模型对应的条件，从所述预设的至少一个模型中重新选取所述目标模型，直至所述输出数据满足与所述目标模型对应的条件；封面确定单元，被配置成根据所述输出数据，从所述目标视频中确定出动态封面。
[0008]根据第三方面，提供了一种用于处理视频的电子设备，包括：一个或多个计算单元；存储单元，用于存储一个或多个程序；当一个或多个程序被一个或多个计算单元执行，使得一个或多个计算单元实现如上任意一项用于处理视频的方法。
[0009]根据第四方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，计算机指令用于使计算机执行如上任意一项用于处理视频的方法。
[0010]根据第五方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被计算单元执行时实现如上任意一项用于训练目标检测模型的方法或目标检测方法。
[0011]根据本申请的技术，提供一种用于处理视频的方法，能够从预设的至少一个模型中确定目标模型，并根据目标模型和目标视频确定目标模型的输出数据，如果输出数据满足与目标模型对应的条件，可以根据输出数据从目标视频中确定出动态封面。这一过程能
够从至少一个模型中确定出合适的目标模型，提高了模型确定的精准度，从而根据目标模型和对应的条件，确定目标视频的动态封面，能够提高封面确定的精准度。
[0012]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
[0013]附图用于更好地理解本方案，不构成对本申请的限定。其中：
[0014]图1是本申请的一个实施例可以应用于其中的示例性系统架构图；
[0015]图2是根据本申请的用于处理视频的方法的一个实施例的流程图；
[0016]图3是根据本申请的用于处理视频的方法的一个应用场景的示意图；
[0017]图4是根据本申请的用于处理视频的方法的另一个实施例的流程图；
[0018]图5是根据本申请的用于处理视频的装置的一个实施例的结构示意图；
[0019]图6是用来实现本申请实施例的用于处理视频的方法的电子设备的框图。
具体实施方式
[0020]以下结合附图对本申请的示范性实施例做出说明，其中包括本申请实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本申请的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
[0021]需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
[0022]以下结合附图对本申请的示范性实施例做出说明，其中包括本申请实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本申请的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
[0023]需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
[0024]图1示出了可以应用本申请的用于处理视频的方法或用于处理视频的装置的实施例的示例性系统架构100。
[0025]如图1所示，系统架构100可以包括终端设备101、102、103，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。
[0026]用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。终端设备101、102、103可以为电视、电脑以及平板等电子设备，在其上可以安装有各种类型的客户端应用，例如短视频娱乐应用等。用户可以通过终端设备101、102、103运行短视频娱乐应用获取该应用中的海量短视频。
[0027]终端设备101、102、103可以是硬件，也可以是软件。当终端设备101、102、103为硬件时，可以是各种电子设备，包括但不限于电视、智能手机、平板电脑、电子书阅读器、车载电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。当终端设备101、102、103为软件时，可以安装
在上述所列举的电子设备中。其可以实现成多个软件或软件模块(例如用来提供分布式服务)，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。
[0028]服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如获取终端设备101、102、103中短视频娱乐应用的视频，并且可以从预设的至少一个模型中确定出目标模型，再基于目标模型确定与每个视频对应的动态封面。进一步的，服务器105还可以通过网络104将每个视频对应的动态封面传输给终端设备101、102、103。以使用户在终端设备101、102、103中的短视频娱乐应用中浏览视频时，在视频卡加载出来的情况下，显示该视频对应的动态封面，以使用户根据动态封面了解到该视频的视频信息，提高了信息获取的效率。
[0029]需要说明的是，服务器105可以是硬件，也可以是软件。当服务器105为硬件时，可以实现成多个服务器组成的分本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于处理视频的方法，所述方法包括：获取目标视频；从预设的至少一个模型中选取目标模型；根据所述目标视频以及所述目标模型，确定所述目标模型的输出数据；响应于确定所述输出数据不满足与所述目标模型对应的条件，从所述预设的至少一个模型中重新选取所述目标模型，直至所述输出数据满足与所述目标模型对应的条件；根据所述输出数据，从所述目标视频中确定出动态封面。2.根据权利要求1所述的用于处理视频的方法，其中，所述目标模型通过以下步骤选取：确定选取次数；从所述预设的至少一个模型中，确定预设的模型选取顺序中与所述选取次数相匹配的模型作为所述目标模型。3.根据权利要求1所述的用于处理视频的方法，其中，所述目标模型包括人脸识别模型；以及所述根据所述目标视频以及所述目标模型，确定所述目标模型的输出数据，包括：根据所述目标视频和所述人脸识别模型，确定所述目标视频中的人脸对象和预设的至少一个人脸对象的相似度。4.根据权利要求3所述的用于处理视频的方法，其中，所述目标视频包括标题，所述标题包括人名；以及所述方法还包括：响应于确定所述相似度小于预设的第一阈值、或者所述相似度大于或者等于所述第一阈值但所述目标视频中的人脸对象与所述人名不匹配，确定所述输出数据不满足与所述目标模型对应的条件。5.根据权利要求1所述的用于处理视频的方法，其中，所述目标模型包括行为识别模型；以及所述根据所述目标视频以及所述目标模型，确定所述目标模型的输出数据，包括：根据所述目标视频以及所述行为识别模型，确定所述目标视频中的行为信息包含指定动作的概率得分。6.根据权利要求5所述的用于处理视频的方法，其中，所述方法还包括：响应于确定所述概率得分小于预设的第二阈值，确定所述输出数据不满足与所述目标模型对应的条件。7.根据权利要求1所述的用于处理视频的方法，其中，所述目标模型包括内容评分模型；以及所述根据所述目标视频以及所述目标模型，确定所述目标模型的输出数据，包括：对于所述目标视频中的多个视频帧，根据所述内容评分模型，得到各个视频帧的内容得分。8.根据权利要求7所述的用于处理视频的方法，其中，所述对于所述目标视频中的多个视频帧，根据所述内容评分模型，得到各个视频帧的内容得分，包括：将所述目标视频中的多个视频帧输入所述内容评分模型，以使所述内容评分模型确定
各个视频帧的特征信息，并基于各个视频帧的特征信息确定各个视频帧之间的差异特征和相似特征，以及根据所述差异特征和所述相似特征输出各个视频帧的内容得分。9.根据权利要求7所述的用于处理视频的方法，其中，所述方法还包括：响应于确定所述内容得分小于预设的第三阈值，确定所述输出数据不满足与所述目标模型对应的条件。10.根据权利要求9所述的用于处理视频的方法，其中，所述根据所述输出数据，从所述目标视频中确定出动态封面，包括：根据预设的视频片段长度，确定所述目标视频对应的候选视频片段集合；根据所述输出数据，从所述候选视频片段集合中确定出动态封面。11.根据权利要求10所述的用于处理视频的方法，其中，所述根据所述输出数据，从所述候选视频片段集合中确定出动态封面，包括：根据所述输出数据，确定所述候选视频片段集合中的每个候选视频片段对应的内容得分；根据每个候选视频片段对应的内容得分，在所述候选视频片段集合中确定所述动态封面。12.根据权利要求1所述的用于处理视频的方法，其中，所述根据所述目标视频以及所述目标模型，确定所述目标模型的输出数据，包括：对所述目标视频进行均匀抽帧，得到视频帧集合；根据所述视频帧集合和所述目标模型，确定所述目标模型的输出数据。13.根据权利要求7所述的用于处理视频的方法，其中，所述内容评分模型通过如下步骤训练得到：获取样本视频；将所述样本视频输入待训练的内容评分模型，以使所述待训练的内容评分模型提取所述样本视频中各个视频帧的特征信息，并基于所述特征信息确定所述样本视频中各个视频帧的内容得分，以及基于所述样本视频中各个视频帧的内容得分确定样本视频片段；确定所述样本视频片段对应的片段内部参数和片段外部参数；根据所述片段内部参数和所述片段外部参数，训练所述待训练的内容评分模型，得到训练好的所述内容评分模型。14.根据权利要求10所述的用于处理视频的方法，其中，所述根据预设的视频片段长度，确定所述目标视频对应的候选视频片段集合，包括：确定所述目标视频中出现视频黑边的黑边视频帧；根据所述目标视频中除所述黑边视频帧之外的其它视频帧以及所述预设的视频片段长度，确定所述目标视频对应的候选视频片段集合。15.根据权利要求10所述的用于处理视频的方法，其中，所述根据预设的视频片段长度，确定所述目标视频对应的候选视频片段集合，包括：确定所述目标视频中出现静止画面的静止视频帧；根据所述目标视频中除所述静止视频帧之外的其它视频帧以及所述预设的视频片段长度，确定所述目标视频对应的候选视频片段集合。16.一种用于处理视频的装置，所述装置包括：
视频获取单元，被配置成获取目标视频；模型选取单元，被配置成从预设的至少一个模型中选取目标模型；数据确定单元，被配置成根据所述目标视频以及所述目标模型...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵向明，李飞，贠挺，陈国庆，林赛群，王琳，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：