本公开关于一种视频处理方法、装置及存储介质，该方法包括：获取待处理视频的视频信息；对所述视频信息进行内容特征提取，获得所述待处理视频的视频特征；对所述视频特征进行处理，获得所述待处理视频的预估反馈信息；根据所述视频特征和所述预估反馈信息，确定所述待处理视频是否为广告视频。基于本公开可以提高视频处理效率，提升对广告视频的识别准确率。提升对广告视频的识别准确率。提升对广告视频的识别准确率。
【技术实现步骤摘要】
视频处理方法、装置及存储介质
[0001]本公开涉及计算机
，尤其涉及一种视频处理方法、装置及存储介质。
技术介绍
[0002]随着计算机网络应用的不断发展，视频资源越来越多，同时也吸引着大量商家在视频中插入广告，从而降低了用户的视频体验。
[0003]相关技术中，应用人工智能技术，利用传统的神经网络模型对视频资源进行广告识别。然而，由于视频资源的数量以及计算能力的限制，很难利用传统的神经网络模型进行全量视频分析。此外，有些视频资源的广告较为隐蔽，这类视频资源也不容易被传统的神经网络模型识别出，进而导致广告识别的识别准确率不高。
技术实现思路
[0004]本公开提供一种视频处理方法、装置及存储介质，以至少解决相关技术中对视频进行全量视频分析所存在的计算机能力等限制，以及广告视频识别准确率不高中至少一种问题。本公开的技术方案如下：
[0005]根据本公开实施例的第一方面，提供一种视频处理方法，包括：
[0006]获取待处理视频的视频信息；
[0007]对所述视频信息进行内容特征提取，获得所述待处理视频的视频特征，所述视频特征至少用于表征所述待处理视频中封面帧的内容信息和随机帧的内容信息；
[0008]对所述视频特征进行处理，获得所述待处理视频的预估反馈信息，所述预估反馈信息用于表征用户对所述待处理视频进行预测反馈操作对应的指标信息；
[0009]根据所述视频特征和所述预估反馈信息，确定所述待处理视频是否为广告视频。
[0010]作为一种可选的实施方式，所述根据视频识别网络对所述第一特征、所述第二特征和所述预估反馈信息进行识别处理，确定所述待处理视频是否为广告视频步骤之后，所述方法还包括：
[0011]在确定待处理视频为广告视频的情况下，屏蔽所述待处理视频。
[0012]作为一种可选的实施方式，所述对所述视频特征进行处理，获得所述待处理视频的预估反馈信息步骤之前，所述方法还包括：
[0013]对所述视频信息进行用户特征提取，获得所述待处理视频的用户特征，所述用户特征用于表征与所述待处理视频相关用户的用户信息；
[0014]所述对所述视频特征进行处理，获得所述待处理视频的预估反馈信息步骤包括：
[0015]将所述视频特征和所述用户特征输入至反馈预测网络；
[0016]通过所述反馈预测网络对所述视频特征和所述用户特征进行处理，获得所述待处理视频的预估反馈信息。
[0017]作为一种可选的实施方式，所述视频特征至少包括用于表征所述待处理视频中封面帧的内容信息的第一特征，和用于表征所述待处理视频中随机帧的内容信息的第二特
征；
[0018]所述对所述视频信息进行内容特征提取，获得所述待处理视频的视频特征步骤包括：
[0019]从所述视频信息中提取封面帧数据和若干随机帧数据；
[0020]对所述封面帧数据中图像数据和文本数据进行编码处理，获得所述第一特征；
[0021]分别对每个所述随机帧数据中图像数据和文本数据进行编码处理，获得若干随机帧数据的所述第二特征。
[0022]作为一种可选的实施方式，所述预估反馈信息包括用于表征用户对所述待处理视频进行预测反馈操作对应的多个预估指标信息；
[0023]所述根据所述视频特征和所述预估反馈信息，确定所述待处理视频是否为广告视频步骤包括：
[0024]将所述预估反馈信息输入至第一子网络，通过所述第一子网络对所述预估反馈信息中各预估指标信息进行线性处理，获得第一处理特征；
[0025]将所述视频特征输入至第二子网络，通过所述第二子网络对所述视频特征进行非线性处理，获得第二处理特征；
[0026]基于所述第一处理特征和所述第二处理特征，确定所述待处理视频是否为广告视频。
[0027]作为一种可选的实施方式，所述通过所述第二子网络对所述视频特征进行非线性处理，获得第二处理特征步骤包括：
[0028]通过所述第二子网络中至少两层全连接层和至少两层激活层，对所述视频特征进行非线性处理，获得第二处理特征，每层全连接层连接一层激活层；
[0029]所述基于所述第一处理特征和所述第二处理特征，确定所述待处理视频是否为广告视频步骤包括：
[0030]将所述第一处理特征和所述第二处理特征进行向量拼接，得到拼接向量；
[0031]对所述拼接向量进行全连接分析处理，确定所述待处理视频是否为广告视频。
[0032]作为一种可选的实施方式，所述通过第二子网络对所述视频特征进行非线性处理，获得第二处理特征步骤之前，所述方法还包括：
[0033]通过注意力机制模块计算所述第一特征与对应的每个随机帧的第二特征的相似度，得到相似性特征；
[0034]将所述相似性特征与所述第一特征和第二特征进行乘操作，得到所述待处理视频的联合特征；
[0035]所述通过所述第二子网络对所述视频特征进行非线性处理，获得第二处理特征步骤包括：
[0036]通过所述第二子网络对所述视频特征和所述联合特征进行非线性处理，获得第二处理特征。
[0037]作为一种可选的实施方式，所述通过注意力机制模块计算所述第一特征与对应的每个随机帧的第二特征的相似度，得到相似性特征步骤包括：
[0038]将所述第一特征和每个随机帧的第二特征输入至注意力机制模块；
[0039]通过所述注意力机制模块对所述第一特征中每个特征分量和对应的每个随机帧
的第二特征中每个特征分量进行点乘处理，得到相似度矩阵；所述相似度矩阵包括所述待处理视频中每个随机帧与对应的封面帧之间的相似度向量；
[0040]对所述相似度矩阵中各相似度向量进行叉乘处理，得到相似性特征。
[0041]作为一种可选的实施方式，所述方法还包括：
[0042]构建视频处理模型；
[0043]其中，所述视频处理模型至少包括所述反馈预测网络、第一子网络、第二子网络和注意力机制模块中至少一种。
[0044]根据本公开实施例的第二方面，提供一种频处理装置，包括：
[0045]获取模块，被配置为执行获取待处理视频的视频信息；
[0046]第一特征提取模块，被配置为执行对所述视频信息进行内容特征提取，获得所述待处理视频的视频特征，所述视频特征至少用于表征所述待处理视频中封面帧的内容信息和随机帧的内容信息；
[0047]第一处理模块，被配置为执行对所述视频特征进行处理，获得所述待处理视频的预估反馈信息，所述预估反馈信息用于表征用户对所述待处理视频进行预测反馈操作对应的指标信息；
[0048]第二处理模块，被配置为执行根据所述视频特征和所述预估反馈信息，确定所述待处理视频是否为广告视频。
[0049]作为一种可选的实施方式，所述装置还包括：
[0050]屏蔽模块，被配置为执行在确定待处理视频为广告视频的情况下，屏蔽所述待处理视频。
[0051]作为一种本文档来自技高网...
【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：获取待处理视频的视频信息；对所述视频信息进行内容特征提取，获得所述待处理视频的视频特征，所述视频特征至少用于表征所述待处理视频中封面帧的内容信息和随机帧的内容信息；对所述视频特征进行处理，获得所述待处理视频的预估反馈信息，所述预估反馈信息用于表征用户对所述待处理视频进行预测反馈操作对应的指标信息；根据所述视频特征和所述预估反馈信息，确定所述待处理视频是否为广告视频。2.根据权利要求1所述的视频处理方法，其特征在于，所述根据视频识别网络对所述第一特征、所述第二特征和所述预估反馈信息进行识别处理，确定所述待处理视频是否为广告视频步骤之后，所述方法还包括：在确定待处理视频为广告视频的情况下，屏蔽所述待处理视频。3.根据权利要求1所述的视频处理方法，其特征在于，所述对所述视频特征进行处理，获得所述待处理视频的预估反馈信息步骤之前，所述方法还包括：对所述视频信息进行用户特征提取，获得所述待处理视频的用户特征，所述用户特征用于表征与所述待处理视频相关用户的用户信息；所述对所述视频特征进行处理，获得所述待处理视频的预估反馈信息步骤包括：将所述视频特征和所述用户特征输入至反馈预测网络；通过所述反馈预测网络对所述视频特征和所述用户特征进行处理，获得所述待处理视频的预估反馈信息。4.根据权利要求1
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3任一所述的视频处理方法，其特征在于，所述视频特征至少包括用于表征所述待处理视频中封面帧的内容信息的第一特征，和用于表征所述待处理视频中随机帧的内容信息的第二特征；所述对所述视频信息进行内容特征提取，获得所述待处理视频的视频特征步骤包括：从所述视频信息中提取封面帧数据和若干随机帧数据；对所述封面帧数据中图像数据和文本数据进行编码处理，获得所述第一特征；分别对每个所述随机帧数据中图像数据和文本数据进行编码处理，获得若干随机帧数据的所述第二特征。5.根据权利要求1所述的视频处理方法，其特征在于，所述预估反馈信息包括用于表征用户对所述待处理视频进行预测反馈操作对应的多个预估指标信息；所述根据所述视频特征和所述预估反馈信息，确定所述待处理视频是否为广告视频步骤包括：将所述预估反馈信息输入至第一子网络，通过所述第一子网络对所述预估反馈信息中各预估指标信息进行线性处理，获得第一处理特征；将所述视频特征输入至第二子网络，通过所述第二子网络对所述视频特征进行非线性处理，获得第二处理特征；基于所述第一处理特征和所述第二处理特征，确定所述待处理视频...
【专利技术属性】
技术研发人员：张水发，
申请(专利权)人：北京达佳互联信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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