[發(fā)明專利]視頻類別標(biāo)簽的排序方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202010085380.9 | 申請日： | 2020-02-10 |
| 公開（公告）號： | CN111368138A | 公開（公告）日： | 2020-07-03 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 張志偉;王琛;汪笑 | 申請（專利權(quán)）人： | 北京達佳互聯(lián)信息技術(shù)有限公司 |
| 主分類號： | G06F16/74 | 分類號： | G06F16/74;G06F16/78 |
| 代理公司： | 北京潤澤恒知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11319 | 代理人： | 李娜 |
| 地址： | 100085 北京市海淀*** | 國省代碼： | 北京;11 |
| 權(quán)利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 視頻 類別 標(biāo)簽 排序 方法 裝置 電子設(shè)備 存儲 介質(zhì) | ||
1.一種視頻類別標(biāo)簽的排序方法，其特征在于，所述方法包括：
獲取視頻，以及確定所述視頻中的目標(biāo)圖像；
利用多個不同的模型基于所述目標(biāo)圖像，生成所述視頻的多個標(biāo)簽；
基于所述多個標(biāo)簽中的每一個標(biāo)簽的與排序相關(guān)的信息，計算每一個標(biāo)簽各自的用于排序的權(quán)重，所述標(biāo)簽的與排序相關(guān)的信息包括：關(guān)聯(lián)度信息、目標(biāo)對象占比信息、預(yù)設(shè)權(quán)重值、置信度信息，所述關(guān)聯(lián)度信息指示生成所述標(biāo)簽的模型在生成所述標(biāo)簽的過程中從所述視頻中的目標(biāo)圖像中檢測出的目標(biāo)對象的類型與所述視頻的內(nèi)容的關(guān)聯(lián)度，目標(biāo)對象占比信息指示所述目標(biāo)對象與所述目標(biāo)圖像的關(guān)聯(lián)度；
根據(jù)每一個標(biāo)簽各自的用于排序的權(quán)重，對所述多個標(biāo)簽進行排序，得到所述多個標(biāo)簽的排序結(jié)果。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
分別計算生成所述標(biāo)簽的模型在生成所述標(biāo)簽的過程中從所述視頻中的目標(biāo)圖像中檢測出的每一個目標(biāo)對象占據(jù)的區(qū)域的大小與所述目標(biāo)圖像的大小的比例；
基于每一個目標(biāo)對象占據(jù)的區(qū)域的大小與所述目標(biāo)圖像的大小的比例，計算所述標(biāo)簽的目標(biāo)對象占比信息。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述標(biāo)簽的置信度信息包括：所述標(biāo)簽的第一置信度、所述標(biāo)簽的第二置信度、生成所述標(biāo)簽的模型輸出的所述標(biāo)簽的概率；以及
所述方法還包括：
基于在預(yù)設(shè)時間段內(nèi)所述視頻所屬的用戶發(fā)布的視頻中的與所述標(biāo)簽的相關(guān)聯(lián)的視頻的數(shù)量和所述用戶發(fā)布的視頻的總數(shù)量，計算所述標(biāo)簽的第一置信度；
確定在生成所述標(biāo)簽的模型針對標(biāo)注信息為所述標(biāo)簽的圖像的多次歷史識別中，生成所述標(biāo)簽的模型輸出所述標(biāo)簽的次數(shù)；
基于確定出的次數(shù)和生成所述標(biāo)簽的模型針對標(biāo)注信息為所述標(biāo)簽的圖像的歷史識別的次數(shù)，計算所述標(biāo)簽的第二置信度。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于在預(yù)設(shè)時間段內(nèi)所述視頻所屬的用戶發(fā)布的視頻中的與所述標(biāo)簽的相關(guān)聯(lián)的視頻的數(shù)量和所述用戶發(fā)布的視頻的總數(shù)量，計算所述標(biāo)簽的第一置信度包括：
計算在預(yù)設(shè)時間段內(nèi)所述視頻所屬的用戶發(fā)布的視頻中具有所述標(biāo)簽的視頻的數(shù)量與在預(yù)設(shè)時間段內(nèi)所述視頻所屬的用戶發(fā)布的視頻的總數(shù)量的比例；基于所述具有所述標(biāo)簽的視頻的數(shù)量與在預(yù)設(shè)時間段內(nèi)所述視頻所屬的用戶發(fā)布的視頻的總數(shù)量的比例，計算所述標(biāo)簽的第一置信度。
5.根據(jù)權(quán)利要求1-4之一所述的方法，其特征在于，根據(jù)所述多個標(biāo)簽中的每一個標(biāo)簽的與排序相關(guān)的信息，計算每一個標(biāo)簽各自的用于排序的權(quán)重包括：
對于所述多個標(biāo)簽中的每一個標(biāo)簽，計算所述標(biāo)簽的與排序相關(guān)的信息中的所有項的乘積，得到所述標(biāo)簽對應(yīng)的累乘結(jié)果；
基于每一個標(biāo)簽各自對應(yīng)的累乘結(jié)果，計算每一個標(biāo)簽各自的用于排序的權(quán)重。
6.一種視頻類別標(biāo)簽的排序裝置，其特征在于，所述裝置包括：
信息獲取模塊，被配置為獲取視頻，以及確定所述視頻中的目標(biāo)圖像；
標(biāo)簽生成模塊，被配置為利用多個不同的模型基于所述目標(biāo)圖像，生成所述視頻的多個標(biāo)簽；
權(quán)重計算模塊，被配置為基于所述多個標(biāo)簽中的每一個標(biāo)簽的與排序相關(guān)的信息，計算每一個標(biāo)簽的用于排序的權(quán)重，所述標(biāo)簽的與排序相關(guān)的信息包括：關(guān)聯(lián)度信息、目標(biāo)對象占比信息、預(yù)設(shè)權(quán)重值、置信度信息，所述關(guān)聯(lián)度信息指示生成所述標(biāo)簽的模型在生成所述標(biāo)簽的過程中從所述視頻中的目標(biāo)圖像中檢測出的目標(biāo)對象的類型與所述視頻的內(nèi)容的關(guān)聯(lián)度，目標(biāo)對象占比信息指示所述目標(biāo)對象與所述目標(biāo)圖像的關(guān)聯(lián)度；
標(biāo)簽排序模塊，被配置為根據(jù)每一個標(biāo)簽各自的用于排序的權(quán)重，對所述多個標(biāo)簽進行排序，得到所述多個標(biāo)簽的排序結(jié)果。
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