【技术实现步骤摘要】
本申请实施例涉及互联网，涉及但不限于一种视频检索方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、目前的视频检索和排重方法，通常是对视频进行均匀抽帧并提取各视频帧的嵌入特征来表征视频，视频检索和排重过程中通过对两个视频进行帧级别相似数量统计，通过相似比例确定两个视频是否存在相互重复部分。
2、但是，相关技术中的方法，不支持变长抽帧，对慢视频而言容易占用过多特征存储空间；并且，抽帧方法与训练图像获取方法不一致，容易出现抽帧产生图像的方式与嵌入特征提取的图像获取方式有差异，而造成图像表征效果有偏差；同时，视频排重方法不支持图像时序变化后的排重，对于此类方法均认为重复，不能进行重复内容的准确区分。由此可见，相关技术的方法，不仅会占用更多的存储空间，降低视频检索和排重的效率，还会存在视频检索和排重的准确率低的问题。
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种视频检索方法、装置、设备及存储介质，至少应用于人工智能领域和视频排重领域，能够通过对待检索视频进行非均匀抽取视频帧，而提高视频检索和排重的效...
【技术保护点】
1.一种视频检索方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对待检索视频进行嵌入特征提取，得到所述待检索视频中的每一视频帧的嵌入特征，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述特征提取模型通过以下步骤进行训练：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于每一所述分镜样本组中的相似样本对，从所述多个分镜样本组中确定多个三元组，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依次基于每相邻的两帧视频帧的嵌入特征，对所述待检索视频中的全部视频帧进行视频帧抽取，得到至...
【技术特征摘要】
1.一种视频检索方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对待检索视频进行嵌入特征提取，得到所述待检索视频中的每一视频帧的嵌入特征，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述特征提取模型通过以下步骤进行训练：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于每一所述分镜样本组中的相似样本对，从所述多个分镜样本组中确定多个三元组，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依次基于每相邻的两帧视频帧的嵌入特征，对所述待检索视频中的全部视频帧进行视频帧抽取，得到至少一帧抽取视频帧，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，每一视频帧在所述待检索视频中对应一时间戳；所述依次基于每相邻的两帧视频帧的嵌入特征，对所述待检索视频中的全部视频帧进行视频帧抽取，得到至少一帧抽取视频帧，还包括：
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述两帧视频帧的嵌入特征，确定所述两帧视频帧的比对分，包括：
<...【专利技术属性】
技术研发人员：郭卉，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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