[发明专利]一种视频标签的分类方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种视频标签的分类方法，其特征在于，包括：

提取目标视频集中每个视频的视频特征；

获取每个所述视频预先标定的视频标签，得到视频标签集；

从所述目标视频集中，确定所述视频标签集中每个所述视频标签对应的所有视频；

对每个所述视频标签对应的所有视频的视频特征进行归一化处理，得到每个所述视频标签对应的标签特征；

根据每个所述视频标签对应的标签特征，对所述视频标签集中的视频标签进行分类。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取目标视频集中每个视频的视频特征，包括：

提取目标视频集中每个视频所包含视频帧的图像特征；

将每个所述视频所包含视频帧的图像特征进行融合处理，得到每个所述视频的视频特征。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述提取目标视频集中每个视频所包含视频帧的图像特征，包括：

将所述目标视频集中每个视频拆分，得到每个视频所包含视频帧；

将每个所述视频所包含视频帧输入第一神经网络进行图像特征提取，得到每个视频所包含视频帧的图像特征。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将每个所述视频所包含视频帧输入第一神经网络进行图像特征提取，得到每个视频所包含视频帧的图像特征，包括：

将每个所述视频所包含所有视频帧输入所述第一神经网络；

通过所述第一神经网络，为每个所述视频所包含的每个视频帧融合相邻视频帧的信息，得到每个所述视频所对应的所有融合帧；

通过所述第一神经网络，从每个所述视频所对应的每个融合帧中提取图像特征，作为每个视频所包含视频帧的图像特征。

5.根据权利要求2-4任一项所述的方法，其特征在于，所述将每个所述视频所包含视频帧的图像特征进行融合处理，得到每个所述视频的视频特征，包括：

将每个所述视频所包含视频帧的图像特征输入第二神经网络进行融合处理，得到每个所述视频的视频特征。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述将每个所述视频所包含视频帧的图像特征输入第二神经网络进行融合处理，得到每个所述视频的视频特征，包括：

将每个所述视频所包含视频帧的图像特征输入所述第二神经网络；

通过所述第二神经网络，对每个所述视频所包含的所有视频帧的图像特征进行聚类处理，得到每个所述视频对应的聚类特征；

将每个所述视频对应的聚类特征，作为每个所述视频的视频特征。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对每个所述视频标签对应的所有视频的视频特征进行归一化处理，得到每个所述视频标签对应的标签特征，包括：

对每个所述视频标签对应的所有视频的视频特征取平均值，得到每个所述视频标签对应的标签特征。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每个所述视频标签对应的标签特征，对所述视频标签集中的视频标签进行分类，包括：

计算所述视频标签集中视频标签对应的标签特征之间的相似度，得到视频标签集中所有视频标签之间的相似度；

将所述相似度大于等于预设阈值的视频标签，划分为相同类别的视频标签。

9.一种视频标签的分类装置，其特征在于，包括：

提取模块，用于提取目标视频集中每个视频的视频特征；

获取模块，用于获取每个所述视频预先标定的视频标签，得到视频标签集；

确定模块，用于从所述目标视频集中，确定所述视频标签集中每个所述视频标签对应的所有视频；

归一化模块，用于对每个所述视频标签对应的所有视频的视频特征进行归一化处理，得到每个所述视频标签对应的标签特征；

分类模块，用于根据每个所述视频标签对应的标签特征，对所述视频标签集中的视频标签进行分类。

10.一种存储介质，其特征在于，其上存储有计算机可读指令，当所述计算机可读指令被计算机的处理器执行时，使计算机执行权利要求1-8任一项所述的方法。