[发明专利]为视频自动打视频标签的方法及装置、介质和电子设备有效
| 申请号： | 201811542174.5 | 申请日： | 2018-12-17 |
| 公开（公告）号： | CN109660865B | 公开（公告）日： | 2021-09-21 |
| 发明（设计）人： | 陈方毅;陈晓君;李君懿;陶建 | 申请（专利权）人： | 杭州柚子街信息科技有限公司 |
| 主分类号： | H04N21/44 | 分类号： | H04N21/44;H04N21/488;H04N21/81;H04N21/8352;H04N21/85 |
| 代理公司： | 深圳市隆天联鼎知识产权代理有限公司 44232 | 代理人： | 刘抗美 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市余杭区仓前街道文一*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本公开是关于一种为视频自动打视频标签的方法及装置、介质和电子设备，属于视频处理技术领域。该方法包括：响应于视频的输入，获取视频的视频要素；将视频要素分别按照与视频要素对应的预定规则处理得到预输入要素；将各预输入要素输入深度学习模型；基于所述深度学习模型的输出，为视频打视频标签。本公开通过深度学习模型，根据视频要素，自动为视频打标签，提高了打标签的准确率和效率。 | ||
| 搜索关键词： | 视频 自动 标签 方法 装置 介质 电子设备 | ||
【主权项】：
1.一种为视频自动打视频标签的方法，其特征在于，包括：响应于视频的输入，获取视频的视频要素；将视频要素分别按照与视频要素对应的预定规则处理得到预输入要素；将各预输入要素输入深度学习模型；基于所述深度学习模型的输出，为视频打视频标签，其中，所述深度学习模型按照如下方式训练：将各预输入要素样本集合中的各预输入要素样本输入所述深度学习模型，所述深度学习模型输出预输入要素样本所来自的视频的标签，与视频已知标签进行比较，如果不一致，则调整所述深度学习模型中的系数，使所述深度学习模型输出的标签与该视频已知标签一致。
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