[发明专利]一种图像序列识别方法、装置、设备、存储介质及产品

说明书

本申请实施例提供了一种图像序列识别方法、装置、设备、存储介质及产品。本申请实施例提供的技术方案通过训练好的图像序列模型对待识别图像序列中各个待识别图像的待识别图像特征进行特征迁移，并基于特征迁移后的所述待识别图像特征进行图像分类识别，并输出待识别图像序列对应的序列类别，对待识别图像序列中相邻待识别图像之间的连续性的敏感度更高，有效提高对连续性动作的行为识别效果。

技术领域

本申请实施例涉及图像识别技术领域，尤其涉及一种图像序列识别方法、装置、设备、存储介质及产品。

背景技术

随着互联网的不断发展，多媒体内容的爆发带来了海量的信息，内容安全已经成为互联网生态治理的重要内容。图像审核平台需要利用人工智能模型自动地识别出包含限制内容的视频，保持良好的内容生态，提升用户体验。

传统的图像审核平台对视频内容类别的识别一般是基于单帧图像的实时视频流识别进行，处理实时视频流时，对视频流间隔取帧，再将图像帧送入单帧模型中进行识别，以此来判断视频流某一时刻是否存在限制内容。但是，单帧模型对具备连续性动作的行为识别效果较差。

发明内容

本申请实施例提供一种图像序列识别方法、装置、设备、存储介质及产品，以解决相关技术中单帧模型对具备连续性动作的行为识别效果较差的技术问题，有效提高对连续性动作的行为识别效果。

在第一方面，本申请实施例提供了一种图像序列识别方法，包括：

获取待识别图像序列；

将所述待识别图像序列输入至训练好的图像序列识别模型，通过所述图像序列模型对所述待识别图像序列中各个待识别图像的待识别图像特征进行特征迁移，并基于特征迁移后的所述待识别图像特征进行图像分类识别，并输出所述待识别图像序列对应的序列类别。

在第二方面，本申请实施例提供了一种图像序列识别装置，包括序列获取模块和序列识别模块，其中：

所述序列获取模块，配置为获取待识别图像序列；

所述序列识别模块，配置为将所述待识别图像序列输入至训练好的图像序列识别模型，通过所述图像序列模型对所述待识别图像序列中各个待识别图像的待识别图像特征进行特征迁移，并基于特征迁移后的所述待识别图像特征进行图像分类识别，并输出所述待识别图像序列对应的序列类别。

在第三方面，本申请实施例提供了一种图像序列识别设备，包括：存储器以及一个或多个处理器；

所述存储器，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如第一方面所述的图像序列识别方法。

在第四方面，本申请实施例提供了一种存储计算机可执行指令的非易失性存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如第一方面所述的图像序列识别方法。

在第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括计算机程序，该计算机程序存储在计算机可读存储介质中，设备的至少一个处理器从计算机可读存储介质读取并执行计算机程序，使得设备执行如第一方面所述的图像序列识别方法。

本申请实施例通过训练好的图像序列模型对待识别图像序列中各个待识别图像的待识别图像特征进行特征迁移，并基于特征迁移后的所述待识别图像特征进行图像分类识别，并输出待识别图像序列对应的序列类别，对待识别图像序列中相邻待识别图像之间的连续性的敏感度更高，有效提高对连续性动作的行为识别效果。

附图说明

图1是本申请实施例提供的一种图像序列识别方法的流程图；

图2是本申请实施例提供的一种对待识别图像特征进行特征迁移的流程示意图；