[发明专利]视频类型检测方法、装置、电子设备与存储介质

权利要求书

1.一种视频类型检测方法，包括：

获取第一视频的N个关键帧，其中所述N为大于1的整数，所述第一视频的类型待检测；

将所述N个关键帧的每一个分别通过第一视频类型对应的M个算法模型，获取所述N个关键帧的每一个对应的M个置信度分数，所述M为大于1的整数；

根据所述N个关键帧的N×M个置信度分数，通过融合策略算法模型确定所述第一视频的置信度分数；以及

将所述第一视频的置信度分数与所述第一视频类型对应的置信度分数阈值进行比较，以确定所述第一视频的类型是否为第一视频类型。

2.根据权利要求1所述的方法，还包括：

根据多个第二视频确定所述第一视频类型对应的置信度分数阈值，其中所述第二视频的类型为第一视频类型。

3.根据权利要求2所述的方法，其中所述根据多个第二视频确定所述第一视频类型对应的置信度分数阈值，包括：

获取每一个所述第二视频的N个关键帧；

将每一个所述第二视频的N个关键帧分别通过第一视频类型对应的M个算法模型，获得所述每一个所述第二视频的N个关键帧的每一个对应的M个置信度分数；以及

将每一个所述第二视频以及其对应的N×M个置信度分数分别输入所述融合策略算法模型进行训练和验证，以确定所述第一视频类型对应的置信度分数阈值。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述融合策略算法模型采用极端梯度提升XGBOOST分类器进行训练和验证。

5.根据权利要求1所述的方法，其中所述获取第一视频的N个关键帧，包括：

对所述第一视频进行等间隔采样，抽取所述N个关键帧。

6.根据权利要求5所述的方法，其中所述对所述第一视频进行等间隔采样包括：

以间隔为2秒对所述第一视频进行等间隔采样。

7.根据权利要求1所述的方法，还包括：

给所述M个算法模型分配相应的权重；

所述根据所述N个关键帧的N×M个置信度分数，通过所述融合策略算法模型确定所述第一视频的置信度分数，包括：

根据所述N个关键帧的N×M个置信度分数以及所述M个算法模型相应的权重，确定所述第一视频的置信度分数。

8.根据权利要求1所述的方法，其中所述M个分类算法模型，包括：分类模型算法、特征标识算法模型和特征人物算法模型。

9.根据权利要求8所述的方法，其中所述分类模型算法，包括：粗分类算法模型和细分类算法模型。

10.根据权利要求1所述的方法，其中所述第一视频类型包括以下之一：暴恐视频类型、涉政视频类型、违禁视频类型。

11.一种视频类型检测装置，包括：

第一获取模块，用于获取第一视频的N个关键帧，其中所述N为大于1的整数，所述第一视频的类型待检测；

第二获取模块，用于将所述N个关键帧的每一个分别通过第一视频类型对应的M个算法模型，获取所述N个关键帧的每一个对应的M个置信度分数，所述M为大于1的整数；

确定模块，用于根据所述N个关键帧的N×M个置信度分数，通过融合策略算法模型确定所述第一视频的置信度分数；以及

比较模块，用于将所述第一视频的置信度分数与所述第一视频类型对应的置信度分数阈值进行比较，以确定所述第一视频的类型是否为第一视频类型。

12.根据权利要求11所述的装置，其中所述第二获取模块还用于：

根据多个第二视频确定所述第一视频类型对应的置信度分数阈值，其中所述第二视频的类型为第一视频类型。