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          騰訊科技(深圳)有限公司陳楠獲國(guó)家專(zhuān)利權(quán)

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          龍圖騰網(wǎng)獲悉騰訊科技(深圳)有限公司申請(qǐng)的專(zhuān)利一種視頻識(shí)別的方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)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:CN113705299B 。

          龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26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(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為:202110281612.2,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G06V20/40;該發(fā)明授權(quán)一種視頻識(shí)別的方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)是由陳楠;陳小帥設(shè)計(jì)研發(fā)完成,并于2021-03-16向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

          一種視頻識(shí)別的方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了:本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N視頻識(shí)別的方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及人工智能和計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,用以提高識(shí)別視頻標(biāo)簽的準(zhǔn)確率。將待處理視頻輸入標(biāo)簽分類(lèi)模型,分別獲得各個(gè)預(yù)設(shè)標(biāo)簽對(duì)應(yīng)的匹配概率值;將待處理視頻輸入標(biāo)簽檢索模型,獲得待處理視頻匹配成功的各個(gè)候選標(biāo)注標(biāo)簽及對(duì)應(yīng)的目標(biāo)相似度,每個(gè)候選標(biāo)注標(biāo)簽對(duì)應(yīng)的目標(biāo)相似度是基于其關(guān)聯(lián)的各個(gè)歷史視頻與待處理視頻之間的視頻數(shù)據(jù)匹配相似度確定的;篩選出匹配概率值達(dá)到概率閾值的預(yù)設(shè)標(biāo)簽,組成第一標(biāo)簽集合,篩選出目標(biāo)相似度達(dá)到相似度閾值的候選標(biāo)注標(biāo)簽,組成第二標(biāo)簽集合;將第一標(biāo)簽集合以及第二標(biāo)簽集合進(jìn)行融合處理,確定待處理視頻對(duì)應(yīng)的目標(biāo)標(biāo)簽;提升標(biāo)簽召回與精確度,提高識(shí)別準(zhǔn)確率。

          本發(fā)明授權(quán)一種視頻識(shí)別的方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書(shū)中公布了:1.一種視頻識(shí)別的方法,其特征在于,該方法包括: 將待處理視頻輸入已訓(xùn)練的標(biāo)簽分類(lèi)模型,通過(guò)所述標(biāo)簽分類(lèi)模型將所述待處理視頻與各個(gè)預(yù)設(shè)標(biāo)簽進(jìn)行匹配,分別獲得所述各個(gè)預(yù)設(shè)標(biāo)簽對(duì)應(yīng)的匹配概率值; 將所述待處理視頻輸入已訓(xùn)練的標(biāo)簽檢索模型,獲得所述待處理視頻匹配成功的各個(gè)候選標(biāo)注標(biāo)簽及對(duì)應(yīng)的目標(biāo)相似度;其中,所述標(biāo)簽檢索模型包含知識(shí)挖掘子模型,所述待處理視頻匹配成功的各個(gè)候選標(biāo)注標(biāo)簽及對(duì)應(yīng)的目標(biāo)相似度,包含基于所述知識(shí)挖掘子模型獲得的所述待處理視頻匹配成功的各個(gè)第二候選標(biāo)注標(biāo)簽及對(duì)應(yīng)的第二目標(biāo)相似度;所述各個(gè)第二候選標(biāo)注標(biāo)簽及對(duì)應(yīng)的第二目標(biāo)相似度是通過(guò)如下方式獲得的:通過(guò)所述知識(shí)挖掘子模型,將所述待處理視頻關(guān)聯(lián)的待處理分詞與各個(gè)歷史視頻關(guān)聯(lián)的各個(gè)歷史分詞進(jìn)行匹配,分別獲得所述各個(gè)歷史分詞和所述待處理分詞之間的視頻數(shù)據(jù)匹配相似度;其中,每個(gè)歷史分詞為與相應(yīng)歷史視頻關(guān)聯(lián)的至少一個(gè)標(biāo)注標(biāo)簽共同存在的分詞,且所述每個(gè)歷史分詞對(duì)應(yīng)至少一個(gè)標(biāo)注標(biāo)簽,每個(gè)標(biāo)注標(biāo)簽關(guān)聯(lián)與相應(yīng)歷史分詞共同存在的共存概率;基于獲得的各個(gè)歷史分詞關(guān)聯(lián)的視頻數(shù)據(jù)匹配相似度,篩選出視頻數(shù)據(jù)匹配相似度達(dá)到視頻數(shù)據(jù)匹配相似度閾值的歷史分詞以及關(guān)聯(lián)的各個(gè)標(biāo)注標(biāo)簽;基于篩選出的所有歷史分詞關(guān)聯(lián)的各個(gè)標(biāo)注標(biāo)簽,獲得所述待處理視頻匹配成功的各個(gè)第二候選標(biāo)注標(biāo)簽,并基于所述各個(gè)第二候選標(biāo)注標(biāo)簽關(guān)聯(lián)的共存概率,以及相應(yīng)歷史分詞和所述待處理視頻之間的視頻數(shù)據(jù)匹配相似度,確定所述各個(gè)第二候選標(biāo)注標(biāo)簽對(duì)應(yīng)的第二目標(biāo)相似度; 篩選出匹配概率值達(dá)到概率閾值的預(yù)設(shè)標(biāo)簽,組成第一標(biāo)簽集合,以及篩選出目標(biāo)相似度達(dá)到相似度閾值的候選標(biāo)注標(biāo)簽,組成第二標(biāo)簽集合; 將所述第一標(biāo)簽集合以及所述第二標(biāo)簽集合進(jìn)行融合處理,確定所述待處理視頻對(duì)應(yīng)的目標(biāo)標(biāo)簽。

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