[发明专利]视频分类方法、装置、设备和计算机可读存储介质

说明书

本申请涉及一种视频分类方法、装置、设备和计算机可读存储介质，包括：获取待分类视频的至少两个关键帧图片段；根据至少两个关键帧图片段的时空信息，分别获取至少两个关键帧图片段的片段语义向量；将至少两个的片段语义向量进行双向关联融合，得到待分类视频的全局待分类语义向量；根据全局待分类语义向量，获取待分类视频的预测概率；预测概率用于确定待分类视频的分类结果。采用本方法，可有效提高视频分类的准确率。

技术领域

本申请涉及计算机视觉领域，特别是涉及一种视频分类方法、装置、设备和计算机可读存储介质。

背景技术

随着科技的不断发展与进步，各式各样的短视频开始大量涌现。面对数量庞大且内容丰富的各类短视频，采用人工智能与计算机视觉技术的结合实现对视频的识别分类，已成为当前各行视频分类业务的主流技术。

传统的视频分类方法主要包括两大类：一类是完全使用卷积结构的特征提取网络实现对视频的分类，另一类是结合卷积结构与循环结构的特征提取网络实现对视频的分类。然而在实际应用中，这两类方法均存在视频特征提取不够充分，以致最终所得视频分类结果准确率不高。

因此，现有的视频分类方法存在视频分类准确率不高的问题。

发明内容

基于此，有必要针对现有技术中视频分类方法存在视频分类准确率不高的技术问题，提供一种视频分类方法、装置、设备和计算机可读存储介质。

一方面，本发明实施例提供一种视频分类方法，包括：获取待分类视频的至少两个关键帧图片段；根据至少两个关键帧图片段的时空信息，分别获取至少两个关键帧图片段的片段语义向量；将至少两个的片段语义向量进行双向关联融合，得到待分类视频的全局待分类语义向量；根据全局待分类语义向量，获取待分类视频的预测概率；预测概率用于确定待分类视频的分类结果。

另一方面，本发明实施例提供一种视频分类方法，包括：获取待分类游戏视频的至少两个关键帧图片段；根据至少两个关键帧图片段的时空信息，分别获取至少两个关键帧图片段的片段语义向量；将至少两个的片段语义向量进行双向关联融合，得到待分类游戏视频的全局待分类语义向量；根据全局待分类语义向量，获取待分类游戏视频的异常可疑预测概率；异常可疑预测概率用于确定待分类游戏视频的分类结果；分类结果包括异常游戏视频和正常游戏视频。

另一方面，本发明实施例提供一种视频分类装置，包括：视频片段获取模块，用于获取待分类视频的至少两个关键帧图片段；片段向量获取模块，用于根据至少两个关键帧图片段的时空信息，分别获取至少两个关键帧图片段的片段语义向量；全局待分类向量获取模块，用于将至少两个的片段语义向量进行双向关联融合，得到待分类视频的全局待分类语义向量；视频分类模块，用于根据全局待分类语义向量，获取待分类视频的预测概率；预测概率用于确定待分类视频的分类结果。

另一方面，本发明实施例提供一种视频分类装置，包括：游戏视频片段获取模块，用于获取待分类游戏视频的至少两个关键帧图片段；游戏片段向量获取模块，用于根据至少两个关键帧图片段的时空信息，分别获取至少两个关键帧图片段的片段语义向量；游戏全局待分类向量获取模块，用于将至少两个的片段语义向量进行双向关联融合，得到待分类游戏视频的全局待分类语义向量；游戏视频分类模块，用于根据全局待分类语义向量，获取待分类游戏视频的异常可疑预测概率；异常可疑预测概率用于确定待分类游戏视频的分类结果；分类结果包括异常游戏视频和正常游戏视频。

又一方面，本发明实施例提供一种视频分类设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：获取待分类视频的至少两个关键帧图片段；根据至少两个关键帧图片段的时空信息，分别获取至少两个关键帧图片段的片段语义向量；将至少两个的片段语义向量进行双向关联融合，得到待分类视频的全局待分类语义向量；根据全局待分类语义向量，获取待分类视频的预测概率；预测概率用于确定待分类视频的分类结果。