[发明专利]视频处理方法、模型训练方法、装置、设备和存储介质

权利要求书

1.一种视频处理方法，其特征在于，包括：

获取包含目标视频画面的待处理视频，所述目标视频画面对应于商品的商品信息、所述商品的使用过程和所述商品的物流信息中的至少一项；

将所述待处理视频输入至第一模型，以使所述第一模型输出与所述待处理视频对应的兴趣度预测信息，所述兴趣度预测信息用于反映所述待处理视频中不同视频片段对应的兴趣度和所述不同视频片段是否包含所述目标视频画面；

根据所述兴趣度预测信息从所述待处理视频中截取满足兴趣度要求的目标视频片段；

输出所述目标视频片段。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，包括：

将所述待处理视频输入至第二模型；

获取所述第二模型输出的与所述待处理视频对应的分类结果；

若所述分类结果表明所述待处理视频为可能被用户感兴趣的视频，则将所述待处理视频输入至所述第一模型进行处理。

3.一种视频处理方法，其特征在于，包括：

获取包含目标视频画面的待处理视频，所述目标视频画面对应于目标对象的详情信息、使用过程、运动姿态、物流信息中的至少一项；

将所述待处理视频输入至第一模型，以使所述第一模型输出与所述待处理视频对应的兴趣度曲线，所述兴趣度曲线用于反映所述待处理视频中不同视频片段对应的兴趣度和所述不同视频片段是否包含所述目标视频画面；

展示所述兴趣度曲线。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据所述兴趣度曲线中反映的不同视频片段对应的兴趣分，确定满足兴趣度要求的目标视频片段在所述待处理视频中的位置；

播报所述目标视频片段对应的位置；

接收用户根据播报内容生成的语音指令，从所述待处理视频中截取满足兴趣度要求的目标视频片段；

输出所述目标视频片段。

5.一种模型训练方法，其特征在于，包括：

获取用于训练第一模型的图像样本和视频样本，所述第一模型中包括第一主干网络和第一输出网络；

获取所述图像样本对应的物体类别标注信息；

获取所述视频样本对应的兴趣度标注信息，所述兴趣度标注信息用于反映用户对所述视频样本中不同视频片段的感兴趣程度；

将所述图像样本输入所述第一主干网络，以所述物体类别标注信息作为监督信息，对所述第一主干网络进行训练；

将所述视频样本输入由已训练的第一主干网络和所述第一输出网络构成的第一模型，以所述兴趣度标注信息作为监督信息，对所述第一输出网络进行训练。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述获取所述视频样本对应的兴趣度标注信息，包括：

获取多个用户分别对所述视频样本标注的感兴趣视频片段；

对所述多个用户对应的感兴趣视频片段进行统计，以根据统计结果确定所述视频样本对应的兴趣度标注信息。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述对所述多个用户对应的感兴趣视频片段进行统计，以根据统计结果确定所述视频样本对应的兴趣度标注信息，包括：

根据所述多个用户各自标注的感兴趣视频片段，确定所述视频样本中不同视频片段各自对应的感兴趣人数；

根据所述视频样本中不同视频片段各自对应的感兴趣人数，确定所述视频样本对应的兴趣度标注信息。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述视频样本中不同视频片段各自对应的感兴趣人数，确定所述视频样本对应的兴趣度标注信息，包括：

根据所述视频样本中不同视频片段各自对应的感兴趣人数确定与所述视频样本对应的兴趣度曲线；

在所述兴趣度曲线中确定对应的斜率值大于第一阈值的第一标注点；

在所述兴趣度曲线中确定对应的斜率值小于第二阈值的第二标注点，在所述兴趣度曲线中，所述第二标注点是位于所述第一标注点之后的第一个斜率值小于所述第二阈值的点；

根据所述第一标注点和所述第二标注点，确定所述视频样本对应的兴趣度标注信息。