[发明专利]一种视频内容拆条方法及装置在审
| 申请号： | 201810896708.8 | 申请日： | 2018-08-08 |
| 公开（公告）号： | CN108965920A | 公开（公告）日： | 2018-12-07 |
| 发明（设计）人： | 陈长伟;杨晓亮;田丹 | 申请（专利权）人： | 北京未来媒体科技股份有限公司 |
| 主分类号： | H04N21/234 | 分类号： | H04N21/234;H04N21/44;H04N21/235;H04N21/435 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 王宝筠 |
| 地址： | 100142 北京市海淀*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请提供一种视频内容拆条方法及装置，通过获取待进行内容拆条的视频；将视频输入至预训练的视频内容拆条模型，可得到用于表征视频的至少一个数据条目；视频内容拆条模型由至少一个视频识别子模型构成，不同的视频识别子模型用于识别视频中不同类别的视频内容得到识别结果，至少一个数据条目基于各视频识别子模型对视频的识别结果生成。由此，本申请可以自动得到用于表征视频的至少一个数据条目，实现对视频内容的自动拆条，进而减少了现有技术通过人工手动实现视频内容拆条，所导致的人工资源浪费、且不满足新媒体视听节目快速发布的高标准要求的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 视频内容 视频 视频识别 数据条目 子模型 对视频内容 结果生成 人工手动 人工资源 视频输入 视听节目 新媒体 申请 发布 | ||
【主权项】：
1.一种视频内容拆条方法，其特征在于，包括：获取待进行内容拆条的视频；将所述视频输入至预训练的视频内容拆条模型，得到用于表征所述视频的至少一个数据条目；所述视频内容拆条模型由至少一个视频识别子模型构成，不同的视频识别子模型用于识别视频中不同类别的视频内容得到识别结果，所述至少一个数据条目基于各所述视频识别子模型对所述视频的识别结果生成；所述视频内容拆条模型是以卷积神经网络的至少一个待训练视频识别子模型中，每个待训练视频识别子模型对训练样本的输出结果均趋近于该待训练视频识别子模型对该训练样本的标定输出结果为训练目标，对所述卷积神经网络进行训练得到的。
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