[发明专利]短视频场景分类方法、系统、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种短视频场景分类方法，其特征在于，包括：

短视频图像处理步骤：对短视频图像进行抽帧提取获得多个视频帧，根据多个所述视频帧获得具有对应多个所述视频帧的多个图片信息的图像数据集；

场景分类识别步骤：通过一经度量学习后的识别网络对所述图像数据集中的多个所述图片信息进行识别分类获得每一所述图片信息的图像概率；

图像概率处理步骤：根据每一所述图片信息的图像概率计算获得所述短视频的每一场景类别的场景概率。

2.如权利要求1所述的短视频场景分类方法，其特征在于，所述短视频图像处理步骤包括：将所述短视频图像进行抽帧提取，获取到所述短视频图像的分辨率及多个所述视频帧，根据所述分辨率对所述视频帧进行抽样保存获得所述图像数据集。

3.如权利要求1所述的短视频场景分类方法，其特征在于，所述场景分类识别步骤包括：

样本图像数据集获取步骤：对样本短视频图像进行抽帧提取获得多个样本视频帧，根据多个所述样本视频帧获得具有对应多个所述样本视频帧的多个样本图片信息的样本图像数据集；

样本图像数据集处理步骤：为所述样本图像数据集的每一所述样本图片信息匹配一个同一场景类别的第一图片信息及一个不同一场景类别的第二图片信息；

图片向量获取步骤：将所述样本图片信息、所述第一图片信息及所述第二图片信息输入所述识别网络获得样本图片向量、第一图片向量及第二图片向量；

度量学习步骤：对所述样本图片向量、所述第一图片向量及所述第二图片向量使用TripletLoss进行度量学习获得网络学习特征；

图像概率输出步骤：所述识别网络根据所述网络学习特征对多个所述图片信息进行识别分类获得每一所述图片信息的图像概率。

4.如权利要求3所述的短视频场景分类方法，其特征在于，所述图像概率处理步骤包括：根据每一场景类别的所有的所述图片信息的图像概率进行均值计算获得每一场景类别的场景概率。

5.一种短视频场景分类系统，其特征在于，包括：

短视频图像处理单元，对短视频图像进行抽帧提取获得多个视频帧，根据多个所述视频帧获得具有对应多个所述视频帧的多个图片信息的图像数据集；

场景分类识别单元，通过一经度量学习后的识别网络对所述图像数据集中的多个所述图片信息进行识别分类获得每一所述图片信息的图像概率；

图像概率处理单元，根据每一所述图片信息的图像概率计算获得所述短视频的每一场景类别的场景概率。

6.如权利要求5所述的短视频场景分类系统，其特征在于，所述短视频图像处理单元将所述短视频图像进行抽帧提取，获取到所述短视频图像的分辨率及多个所述视频帧，根据所述分辨率对所述视频帧进行抽样保存获得所述图像数据集。

7.如权利要求6所述的短视频场景分类系统，其特征在于，所述场景分类识别单元包括：

样本图像数据集获取模块，对样本短视频图像进行抽帧提取获得多个样本视频帧，根据多个所述样本视频帧获得具有对应多个所述样本视频帧的多个样本图片信息的样本图像数据集；

样本图像数据集处理模块，为所述样本图像数据集的每一所述样本图片信息匹配一个同一场景类别的第一图片信息及一个不同一场景类别的第二图片信息；

图片向量获取模块，将所述样本图片信息、所述第一图片信息及所述第二图片信息输入所述识别网络获得样本图片向量、第一图片向量及第二图片向量；

度量学习模块，对所述样本图片向量、所述第一图片向量及所述第二图片向量使用TripletLoss进行度量学习获得网络学习特征；

图像概率输出模块，所述识别网络根据所述网络学习特征对多个所述图片信息进行识别分类获得每一所述图片信息的图像概率。

8.如权利要求7所述的短视频场景分类系统，其特征在于，所述图像概率处理单元根据每一场景类别的所有的所述图片信息的图像概率进行均值计算获得每一场景类别的场景概率。