视频标签获取方法、装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种视频标签获取方法、装置、电子设备和存储介质。其中，方法包括获取目标视频的多帧图片；将所述多帧图片输入至训练好的网络模型中，获取所述目标视频的标签；其中，所述网络模型根据所述目标视频多帧图片中物体图结构的变换获得所述目标视频的标签。采用本发明专利技术提供的方案能基于视频中物体的变化获取视频的标签，实用性强，准确率高。准确率高。准确率高。

【技术实现步骤摘要】
视频标签获取方法、装置、电子设备和存储介质


[0001]本专利技术涉及视频标签
，尤其涉及一种视频标签获取方法、装置、电子设备和存储介质。

技术介绍

[0002]随着互联网的飞速发展，使得用户可以通过各种终端的视频类应用程序或网站获取各种类型的视频，例如电影、电视剧等。对于视频来说，视频标签能够很好的展示视频的类型、特色等，从而用户可以根据视频标签选择自己喜爱的视频类型，大大提升了用户的使用体验。
[0003]但目前，视频标签一般操作人员通过观看视频内容，基于经验获取视频的标签，从而进行打标签操作。但上述方式需要大量的人工成本，且由于操作人员的标准不一致，准确率不高。

技术实现思路

[0004]为解决现有的视频标签获取过程难，准确率低的相关技术问题，本专利技术实施例提供一种视频标签获取方法、装置、电子设备和存储介质。
[0005]本专利技术实施例的技术方案是这样实现的：
[0006]本专利技术实施例提供了一种视频标签获取方法，方法包括：
[0007]获取目标视频的多帧图片；
[000本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种视频标签获取方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标视频的多帧图片；将所述多帧图片输入至训练好的网络模型中，获取所述目标视频的标签；其中，所述网络模型根据所述目标视频多帧图片中物体图结构的变换获得所述目标视频的标签。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述网络模型为多个，所述将所述多帧图片输入至训练好的网络模型中，获取所述目标视频的标签包括：将所述多帧图片输入到多个网络模型中的每个网络模型中，获取每个网络模型针对所述多帧图片所输出的标签结果；将多个标签结果作为所述目标视频的标签。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述多帧图片输入到多个网络模型中的每个网络模型中，获取每个网络模型针对所述多帧图片所输出的标签结果包括：对所述多帧图片中的每帧图片进行物体检测识别，构建每帧图片的物体图结构；将所述多帧图片中每帧图片对应的物体图结构输入至多个网络模型中的每个网络模型中，获取每个网络模型针对所述多帧图片所输出的标签结果。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述多帧图片中的每帧图片进行物体检测识别，构建每帧图片的物体图结构包括：对所述多帧图片中的每帧图片进行物体检测识别，确定每帧图片中每一物体的物体位置和物体类型；基于所述每帧图片中每一物体的物体位置和物体类型，构建每帧图片内物体间的关系图；将构建后的每帧图片的物体间的关系图确定为每帧图片的物体图结构。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：翟步中，唐大闰，
申请(专利权)人：北京明略昭辉科技有限公司，
类型：发明
国别省市：