一种视频标签设置方法、装置、计算机设备及存储介质

本申请实施例公开了一种视频标签设置方法、装置、计算机设备及存储介质,本申请实施例可以提取待处理视频的音视频时序特征信息和目标文本特征信息,对音视频时序特征信息和目标文本特征信息融合得到第一融合后特征信息；根据第一融合后特征信息获取待处理视频的多模态聚合特征；提取待处理视频的音视频聚合特征信息,对音视频聚合特征信息和目标文本特征信息融合得到第二融合后特征信息；根据第二融合后特征信息确定待处理视频的类别信息；从预设的视频数据库中筛选出与类别信息匹配的视频,得到目标候选视频集；基于多模态聚合特征获取到的目标候选视频集中视频与待处理视频之间的相似度为待处理视频设置标签,提高了视频标签设置的准确性。

2021-11-02

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一种甲状腺超声扫查视频质量筛选方法和系统

本发明提供一种甲状腺超声扫查视频质量筛选方法和系统,获取甲状腺的扫查视频；执行解码处理以获取若干帧超声图像,并统计超声图像的总帧数；识别每一帧超声图像中的甲状腺,统计存在甲状腺的超声图像的第一帧数；判断第一帧数与总帧数的比值是否超过预设比值,若否,则输出扫查视频质量不合格的判断结果,若是,继续根据甲状腺特征信息判断扫查视频的质量是否合格,合格则将扫查视频上传至服务器。降低了对网络和计算资源的浪费,符合视频质量要求的扫查视频,极大的改善了诊断医生对病人病症诊断的效率,提高了诊断报告的有效性和准确性。

2021-10-29

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视频处理方法、装置、计算机设备和存储介质

本申请涉及一种视频处理方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法涉及机器学习技术,该视频处理方法包括：获取待处理视频,所述待处理视频用于描述目标对象；将所述待处理视频划分为多个视频片段后,获得各所述视频片段在所述待处理视频中的位置信息,各所述视频片段用于描述所述目标对象的不同内容；将各所述视频片段分别划分为多个视频单元；基于各所述视频单元对应的视频特征和各所述视频单元所在的视频片段对应的位置信息,获得各所述视频单元的内容核心程度；根据所述内容核心程度,从所述待处理视频中确定描述所述目标对象的核心视频。采用本方法能够提高从视频中抽取核心部分的准确性。

2021-10-29

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一种视频分类方法、装置、电子设备及存储介质

本公开关于一种视频分类方法、装置、电子设备及存储介质,涉及计算机技术领域,该方法包括：确定目标图片的图片特征和目标文本的文本特征,该图片特征中包括长度特征、宽度特征以及通道数特征,该目标图片为待分析视频对应的多个图片中的一个,该目标文本为该目标图片对应的文本；将该图片特征和该文本特征融合,以得到融合特征；根据该融合特征,确定该待分析视频的类别。本公开中,通过多种特征的融合,能够全面地体现出图片和文本对视频分类的影响,可以准确地确定出待分析视频的类别,进而提升产品推荐的有效性。

2021-10-29

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视频数据的处理方法、装置

本申请的实施例提供了一种视频数据的处理方法、装置。该方法包括：获取目标视频中的文本信息,和预设的视频关键词表,所述视频关键词表中包括指定类型的关键词；在所述文本信息中提取在所述视频关键词表中出现过的目标关键词,并确定各个目标关键词在所述文本信息中的分布特征；基于各个目标关键词在所述文本信息中的分布特征,计算所述目标视频的第一评价分数,所述第一评价分数用于表征所述目标视频属于目标类的概率；在所述第一评价分数超过第一预定阈值时,将所述目标视频确定为目标类视频。本申请实施例的技术方案可以提高对视频进行定性分类的准确性。

2021-10-29

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一种基于内容权重的视频高效压缩处理方法

本发明公开了一种基于内容权重的视频高效压缩处理方法,涉及图像压缩技术,解决了以降低清晰度为代价的方法不利于作业现场安全监控任务的技术问题。对连续两帧的所述视频图像进行差分运算,得到单点权重值；根据所述单点权重值求取所述视频图像的权重等级；将权重等级不符合设定权重等级的所述视频图像进行相似度分析,并将相似度值在设定相似阈值内的视频图像进行归类分组,以获得类似图像组；从所述类似图像组中抽取信息量最大的视频图像,并将其进行上传保存。本发明大大压缩的视频大小,缓解电力作业监控系统大量在线实时视频传输的带宽压力,也更有利于为后续的视频储存和进一步分析。

2021-10-22

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一种基于动作捕捉的注意力网络的视频问答方法

本发明公开了一种基于动作捕捉的注意力网络的视频问答方法,先提取将待处理视频和待处理的提问的特征,然后基于这些特征,通过物体动作注意力机制提取动作信息,通过物体关系注意力机制提取待处理视频的全局物体关系信息,通过全局动作注意力机制提取待处理视频的全局动作信息；接着对三种注意力机制下提取的信息进行融合,提取整个视频的全局特征向量；最后基于全局特征向量根据提问的格式输出不同类型答案。

2021-10-22

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基于人工智能的数据处理方法和相关设备

本申请实施例公开了一种基于人工智能的数据处理方法和相关设备,其中方法包括：获取多个待处理视频；将所述多个待处理视频输入特征向量提取模型,以得到每个待处理视频的视频特征向量,其中,所述特征向量提取模型是利用多个样本视频的图像信息以及对应的特征描述信息对原始模型进行训练得到的,所述特征描述信息包括用于描述视频的粗粒度语义特征的第一分类信息,以及用于描述视频的细粒度语义特征的第二分类信息；根据所述每个待处理视频的视频特征向量,将所述多个待处理视频划分为至少一个视频类簇。采用本申请,可以减少对提取视频特征向量的条件限制,提高视频的特征向量对视频语义的表达能力和准确度。

2021-10-19

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视频聚类方法及装置

本申请涉及人工智能技术领域,具体提供了一种视频聚类方法及装置,该方法包括：获取视频集合,视频集合包括多个待处理的视频；通过特征提取模型对视频集合中各视频的视频帧序列进行特征提取,得到各视频的视频语义特征向量；特征提取模型是利用多个样本视频的图像信息和样本视频对应的标签信息对原始模型进行训练得到的,标签信息包括用于描述样本视频在多个样本视频中的编号的第一标签,以及用于描述样本视频所属聚类类别的第二标签：不同样本视频的第一标签不同；根据各视频的视频语义特征向量对视频集合中的视频进行聚类,将视频集合中各视频划分为至少一个聚类类别；本方案减少了对样本视频进行标注的工作量而且保证了对视频的聚类准确度。

2021-10-19

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视频处理与信息查询方法、设备、系统及存储介质

本申请实施例提供一种视频处理与信息查询方法、设备、系统及存储介质。在本申请实施例中,按照对象类别对视频数据中出现的各类对象进行结构化处理,得到各类对象的结构化数据,并结合结构化数据中包括的对象的特征向量,对结构化数据进行过滤,可将被误识别对象的结构化数据滤除,以提升结构化数据的准确性,为后续基于结构化数据的搜索、以图搜图、轨迹追踪等操作提供准确的数据基础,提高后续操作的准确性和有效性。

2021-10-19

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