[发明专利]一种视频内容的分类方法及装置

说明书

本申请涉及计算机技术领域，提供一种视频内容的分类方法及装置，该方法包括：基于获取到的多帧视频图像，确定不同尺度的多个候选图像特征集合和对应的多个目标动态特征；一个候选图像特征集合包含多帧视频图像各自对应的候选图像特征，同一候选图像特征集合中的各个候选图像特征的尺度相同，每个候选图像特征集合之间的尺度不同，一个目标动态特征是基于同一尺度的候选图像特征集合确定的；基于最小尺度的候选图像特征集合，确定第一目标图像特征，并基于第一目标图像特征和多个目标动态特征，确定多帧视频图像所包含的视频内容的类别。基于目标图像特征和多个动态特征生成的分类结果更加准确，解决视频内容分类准确率低、实时性差的问题。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，提供了一种视频内容的分类方法及装置。

背景技术

随着互联网业务的高速发展，视频类业务逐渐成为常见的娱乐方式。通过视频、音频等形式输出内容，并与用户产生互动，而视频内容与用户兴趣的契合度会影响用户的互动氛围，对用户体验造成很大影响，因此，需要实时确认视频内容的类别，并根据视频内容的类别将视频推荐给相应的用户群体。

以直播类视频业务为一种可能的应用场景，随着直播业务的爆炸式上涨，人工标记直播内容的方式无法满足现有需求，而且一场直播中的直播内容也会频繁变化，仅仅依靠主播选择的开播内容也无法准确地确定直播内容的类别。相关技术提出了一种通过分析直播画面确定直播内容的方式，但在这种方式中，通常只截取当前一帧直播画面，或者截取当前时刻之后的N帧直播画面，不仅实时性较差，基于该帧直播画面获得的分析结果，其准确率也较低。

有鉴于此，本申请实施例提供了一种新的视频内容的分类方法及装置。

发明内容

本申请实施例提供一种视频内容的分类方法及装置，以解决视频内容分类准确率低、实时性差的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种视频内容的分类方法，包括：

获取多帧视频图像；

基于所述多帧视频图像，确定不同尺度的多个候选图像特征集合和对应的多个目标动态特征；其中，一个候选图像特征集合包含所述多帧视频图像各自对应的候选图像特征，同一候选图像特征集合中的各个候选图像特征的尺度相同，每个候选图像特征集合之间的尺度不同，一个目标动态特征是基于同一尺度的候选图像特征集合确定的；

基于最小尺度的候选图像特征集合，确定对应的第一目标图像特征，并基于所述第一目标图像特征和所述多个目标动态特征，确定所述多帧视频图像所包含的视频内容的类别。

可选的，所述获取多帧视频图像，包括：

按照设定周期多次截取视频图像，获取所述多帧视频图像；其中，每截取一帧视频图像，将所述一帧视频图像添加到预设队列的队尾中。

可选的，所述每截取一帧视频图像，将所述一帧视频图像添加到预设队列的队尾之后，还包括：

若所述队列中存储的帧数大于设定帧数，则删除位于所述队列的队首的视频图像。

可选的，所述设定帧数为最小设定帧数的倍数。

可选的，所述基于所述多帧视频图像，确定不同尺度的多个候选图像特征集合和对应的多个目标动态特征，包括：

将所述多帧视频图像输入图像分类子网络中，所述图像分类子网络包含多个第一特征提取层，其中，每个第一特征提取层分别用于实现以下操作：

若所述第一特征提取层位于所述图像分类子网络的首位，则将所述多帧视频图像输入所述第一特征提取层进行特征提取，获得所述候选图像特征集合，并基于所述候选图像特征集合获得对应的目标动态特征；