[发明专利]视频类型确定方法、装置、设备以及存储介质

说明书

本申请实施例公开了一种视频类型确定方法、装置、设备以及存储介质，可适用于人工智能、图像处理、区块链等领域。该方法包括：确定待预测视频的各视频帧的初始图像特征；将各初始图像特征输入视频类型预测模型，得到待预测视频的目标类型，其中，视频类型预测模型是基于训练样本集中的各样本视频预测得到的。采用本申请实施例提供的方法，可准确确定视频的类型，适用性高。

技术领域

本申请涉及人工智能领域，尤其涉及一种视频类型确定方法、装置、设备以及存储介质。

背景技术

在视频推荐、视频检索、视频广告投放等领域，对视频进行分类作为视频内容特征最基本的表现方式之一，具有可解释性强、易扩展等优势。例如，在视频推荐领域，可根据目标对象浏览过的视频的视频类型向目标对象推荐感兴趣的视频，在视频检索领域，基于视频类型进行检索可提升检索结果的准确性。

现有技术往往通过识别视频中出现最多的对象来对确定视频类型，但是容易受到背景或风格的影响导致确定出的视频类型与实际类型存在差异，如同样是一个坐着的人，当该人物出现在办公室、餐厅、书房、汽车内甚至海边度假村等场景下时，会和不同的视频类型相对应。现有技术还会通过确定视频帧中的部分视频帧的图像类型，进而根据部分视频帧的图像类型推导出视频的视频类型，但是此方法受视频帧的图像类型的限制较大，导致最终确定出的视频类型准确性较低。

因此，如何准确对视频进行分类成为亟待解决的问题。

发明内容

本申请实施例提供一种视频类型确定方法、装置、设备以及存储介质，可准确确定视频的视频类型，适用性高。

一方面，本申请实施例提供一种视频类型确定方法，该方法包括：

确定待预测视频的各视频帧的初始图像特征；

将各上述初始图像特征输入视频类型预测模型，得到上述待预测视频的目标类型；

其中，上述视频类型预测模型是基于以下方式训练得到的：

确定训练样本集，上述训练样本集包括至少一个样本视频；

确定每一上述样本视频的各样本视频帧，确定每一上述样本视频帧的初始图像样本特征和图像分割样本特征，基于上述初始图像样本特征和上述图像分割样本特征确定该样本视频帧的目标图像样本特征；

从每一上述样本视频的各样本视频帧中确定至少一个第一视频帧，基于各上述第一视频帧的目标图像样本特征，确定该样本视频对应的第一视频样本特征，上述第一视频样本特征表征了每一上述第一视频帧的图像类型属于至少一个预设图像类型的概率；

将每一上述样本视频对应的各目标图像样本特征和第一视频样本特征输入初始模型，得到每一上述样本视频的预测类型；

基于各上述样本视频的实际类型和预测类型确定总训练损失，基于上述总训练损失和上述训练样本集对上述初始模型进行迭代训练，直至上述总训练损失符合训练结束条件时停止训练，并将停止训练时的模型确定为上述视频类型预测模型。

另一方面，本申请实施例提供了一种视频类型确定装置，该装置包括：

特征确定模块，用于确定待预测视频的各视频帧的初始图像特征；

类型预测模块，用于将各上述初始图像特征输入视频类型预测模型，得到上述待预测视频的目标类型；

其中，上述视频类型预测模型是通过模型训练装置训练得到的，上述模型训练装置，用于：

确定训练样本集，上述训练样本集包括至少一个样本视频；

确定每一上述样本视频的各样本视频帧，确定每一上述样本视频帧的初始图像样本特征和图像分割样本特征，基于上述初始图像样本特征和上述图像分割样本特征确定该样本视频帧的目标图像样本特征；