[发明专利]视频处理方法、装置、计算机可读介质及电子设备

权利要求书

1.一种视频处理方法，其特征在于，包括：

分别提取第一视频的特征和第二视频的特征，得到所述第一视频的第一特征向量和所述第二视频的第二特征向量；

基于注意力机制对所述第一特征向量进行处理，得到第三特征向量；

对所述第二特征向量和所述第三特征向量进行交叉过滤处理，得到所述第二特征向量过滤后对应的第四特征向量和所述第三特征向量过滤后对应的第五特征向量；

对所述第四特征向量和所述第五特征向量进行双线性匹配，得到匹配结果；

根据所述匹配结果在所述第二视频中定位所述第一视频。

2.根据权利要求1所述的视频处理方法，其特征在于，分别提取第一视频的特征和第二视频的特征，包括：

基于三维卷积神经网络分别提取所述第一视频的特征和所述第二视频的特征。

3.根据权利要求2所述的视频处理方法，其特征在于，在基于所述三维卷积神经网络分别提取所述第一视频的特征和所述第二视频的特征之后，对提取到的所述第一视频的特征和所述第二视频的特征进行降维处理，以得到所述第一特征向量和所述第二特征向量。

4.根据权利要求1所述的视频处理方法，其特征在于，基于注意力机制对所述第一特征向量进行处理，得到第三特征向量，包括：

计算各个所述第一特征向量与各个所述第二特征向量之间的相关性；

基于各个所述第一特征向量与各个所述第二特征向量之间的相关性，确定各个所述第一特征向量对应的权重因子；

根据各个所述第一特征向量和各个所述第一特征向量对应的权重因子，计算所述第三特征向量。

5.根据权利要求4所述的视频处理方法，其特征在于，通过以下公式计算各个所述第一特征向量与各个所述第二特征向量之间的相关性：

其中，e_i,j表示第i个第二特征向量与第j个第一特征向量之间的相关性；表示第j个第一特征向量；表示第i个第二特征向量；表示第i-1个第二特征向量与对应的所述第三特征向量之间的匹配结果；W^q、W^r、W^m和b^m表示公式的计算参数。

6.根据权利要求5所述的视频处理方法，其特征在于，通过以下公式确定各个所述第一特征向量对应的权重因子：

其中，α_i,j表示第j个第一特征向量对应的权重因子；ω和b表示公式的计算参数；k最小值为1，最大值为所述第二特征向量的个数。

7.根据权利要求6所述的视频处理方法，其特征在于，根据各个所述第一特征向量和各个所述第一特征向量对应的权重因子，计算所述第三特征向量，包括：

根据各个所述第一特征向量和各个所述第一特征向量对应的权重因子，对各个所述第一特征向量进行加权求和，以得到所述第三特征向量。

8.根据权利要求1至7中任一项所述的视频处理方法，其特征在于，根据所述匹配结果在所述第二视频中定位所述第一视频，包括：

按照时间顺序对各个视频时间段对应的所述匹配结果进行汇总，得到汇总结果；

根据所述汇总结果预测所述第二视频中的各个时间点与所述第一视频中的时间点之间的关系；

基于所述第二视频中的各个时间点与所述第一视频中的时间点之间的关系，在所述第二视频中定位所述第一视频。

9.根据权利要求8所述的视频处理方法，其特征在于，按照时间顺序对各个视频时间段对应的所述匹配结果进行汇总，得到汇总结果，包括：

按照视频播放的时间顺序，对各个视频时间段对应的所述匹配结果进行汇总，得到第一结果；

按照与视频播放相反的时间顺序，对各个视频时间段对应的所述匹配结果进行汇总，得到第二结果；

将所述第一结果和所述第二结果进行合并，以得到所述汇总结果。