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龍圖騰網(wǎng)獲悉北京京東尚科信息技術(shù)有限公司;北京京東世紀(jì)貿(mào)易有限公司申請(qǐng)的專利視頻分類方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN111814817B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-22發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：201910296010.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/40；該發(fā)明授權(quán)視頻分類方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備是由劉鑫辰;劉武;梅濤設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2019-04-12向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本視頻分類方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本公開(kāi)涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種視頻分類方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備。本公開(kāi)實(shí)施例提供的方法包括：從待分類視頻中抽取至少一個(gè)視頻幀，并對(duì)所述視頻幀進(jìn)行預(yù)處理以得到全局圖像；其中，所述全局圖像的特征信息包括環(huán)境特征和對(duì)象特征中的至少一種；將所述全局圖像輸入預(yù)先訓(xùn)練的環(huán)境特征分類模型以得到基于所述環(huán)境特征的環(huán)境特征分類結(jié)果；將所述全局圖像輸入預(yù)先訓(xùn)練的對(duì)象特征分類模型以得到基于所述對(duì)象特征的對(duì)象特征分類結(jié)果；根據(jù)所述環(huán)境特征分類結(jié)果和所述對(duì)象特征分類結(jié)果融合得到所述待分類視頻的分類結(jié)果。該方法顯著提高了視頻分類的準(zhǔn)確性，能夠應(yīng)用于涉及人物社會(huì)關(guān)系等高級(jí)語(yǔ)義分析的視頻分類場(chǎng)景中。

本發(fā)明授權(quán)視頻分類方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種視頻分類方法，其特征在于，包括： 從待分類視頻中抽取至少一個(gè)視頻幀，并對(duì)所述視頻幀進(jìn)行預(yù)處理以得到全局圖像；其中，所述全局圖像的特征信息包括環(huán)境特征和對(duì)象特征中的至少一種；所述環(huán)境特征為包括圖像內(nèi)容中涉及的環(huán)境信息，對(duì)象特征為包括圖像內(nèi)容中涉及的實(shí)體對(duì)象信息； 將所述全局圖像輸入預(yù)先訓(xùn)練的環(huán)境特征分類模型以得到基于所述環(huán)境特征的環(huán)境特征分類結(jié)果；所述環(huán)境特征分類結(jié)果包括表現(xiàn)不同環(huán)境類別條目的評(píng)分； 將所述全局圖像輸入預(yù)先訓(xùn)練的對(duì)象特征分類模型以得到基于所述對(duì)象特征的對(duì)象特征分類結(jié)果； 根據(jù)所述環(huán)境特征分類結(jié)果和所述對(duì)象特征分類結(jié)果融合得到所述待分類視頻的分類結(jié)果； 所述對(duì)象特征分類模型包括對(duì)象檢測(cè)模型、特征提取模型和對(duì)象分類模型； 所述將所述全局圖像輸入預(yù)先訓(xùn)練的對(duì)象特征分類模型以得到基于對(duì)象特征的對(duì)象特征分類結(jié)果，包括： 將所述全局圖像輸入預(yù)先訓(xùn)練的所述對(duì)象檢測(cè)模型以得到對(duì)應(yīng)于實(shí)體對(duì)象的局部圖像； 將所述局部圖像輸入預(yù)先訓(xùn)練的所述特征提取模型以得到各個(gè)所述局部圖像的對(duì)象特征； 根據(jù)各個(gè)所述局部圖像的對(duì)象特征以及圖像來(lái)源信息確定各個(gè)所述局部圖像之間的對(duì)象關(guān)系信息； 將所述對(duì)象特征和所述對(duì)象關(guān)系信息輸入預(yù)先訓(xùn)練的所述對(duì)象分類模型以得到對(duì)象特征分類結(jié)果； 所述實(shí)體對(duì)象包括主要實(shí)體對(duì)象和次要實(shí)體對(duì)象，所述局部圖像包括對(duì)應(yīng)于所述主要實(shí)體對(duì)象的主要對(duì)象局部圖像和對(duì)應(yīng)于所述次要實(shí)體對(duì)象的次要對(duì)象局部圖像； 所述根據(jù)各個(gè)所述局部圖像的對(duì)象特征以及圖像來(lái)源信息確定各個(gè)所述局部圖像之間的對(duì)象關(guān)系信息，包括： 根據(jù)所述主要對(duì)象局部圖像的對(duì)象特征以及圖像來(lái)源信息確定各個(gè)所述主要對(duì)象局部圖像之間的主要對(duì)象關(guān)系信息； 根據(jù)所述主要對(duì)象局部圖像和所述次要對(duì)象局部圖像的圖像來(lái)源信息確定所述主要對(duì)象局部圖像與所述次要對(duì)象局部圖像之間的次要對(duì)象關(guān)系信息。

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