[发明专利]数据处理方法、装置、存储介质及设备

说明书

本申请实施例公开了数据处理方法、装置、存储介质及设备，本申请可以应用于人工智能和智慧交通技术领域。方法包括：对目标视频数据中的M个视频帧进行第一特征提取处理，得到第一特征图序列，对M个视频帧进行第二特征提取处理，得到第二特征图序列；根据第一时间采样参数对第一特征图序列进行采样，得到目标第一特征图，根据第二时间采样参数对第二特征图序列进行采样，得到目标第二特征图；根据目标第一特征图和目标第二特征图生成时间融合特征图；根据时间融合特征图、第一特征图序列以及第二特征图序列，生成目标融合特征图，根据该目标融合特征图确定目标视频数据的视频内容类别。通过本申请，可以提高对目标视频数据进行分类的准确性。

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种数据处理方法、装置、存储介质及设备。

背景技术

随着人工智能技术的发展，越来越多的应用场景调用分类模型对视频数据进行分类，以确定出视频对应的类别。视频分类是指给定一个视频片段，对其中包含的内容进行分类，在安防、社交媒体、智慧交通等领域，视频分类有着广泛的应用前景。

目前，在对视频数据进行分类时，一般是通过获取视频数据的视频标签和视频简介等文本信息，通过识别该文本信息来确定视频的类型，当视频数据不存在视频标签和视频简介时，则无法对该视频数据进行分类，甚至需要依赖人工进行分类，受主观等因素的影响且人工分类经验有限，导致视频分类的准确性较低。

发明内容

本申请实施例所要解决的技术问题在于，提供一种数据处理方法、装置、存储介质及设备，可以提高对目标视频数据进行分类的准确性。

本申请实施例一方面提供一种数据处理方法，包括：

获取目标视频数据中的M个视频帧，对M个视频帧进行第一特征提取处理，得到第一特征图序列，对M个视频帧进行第二特征提取处理，得到第二特征图序列；

根据第一时间采样参数对第一特征图序列进行采样，得到目标第一特征图，根据第二时间采样参数对第二特征图序列进行采样，得到目标第二特征图；目标第一特征图和目标第二特征图分别对应的视频帧的数量之和等于M，目标第一特征图和目标第二特征图分别对应的视频帧互不相同；

根据目标第一特征图和目标第二特征图生成时间融合特征图；

根据时间融合特征图、第一特征图序列以及第二特征图序列，生成目标融合特征图，对目标融合特征图进行分类，得到目标视频数据的视频内容类别。

其中，第一特征图序列包括M个视频帧分别对应的第一特征图，第二特征图序列包括M个视频帧分别对应的第二特征图；

根据时间融合特征图、第一特征图序列以及第二特征图序列，生成目标融合特征图，对目标融合特征图进行分类，得到目标视频数据的视频内容类别，包括：

在第一特征图序列和第二特征图序列中，将关联相同视频帧的第一特征图和第二特征图进行像素混合拼接，得到M个视频帧分别对应的像素混合特征图；

根据M个视频帧分别对应的像素混合特征图生成像素融合特征图；

根据时间融合特征图和像素融合特征图生成目标融合特征图，对目标融合特征图进行分类，得到目标视频数据的视频内容类别。

其中，获取目标视频数据中的M个视频帧，包括：

获取原始视频数据，获取原始视频数据中每个原始视频帧的内容属性；

根据每个原始视频帧的内容属性，对原始视频数据进行划分，得到N个视频片段；N为正整数；

从N个视频片段中选择目标视频片段，作为目标视频数据；

根据视频采样规则所指示的采样视频帧数量M，对目标视频数据所包括的原始视频帧进行视频帧采样，得到目标视频数据中的M个视频帧。