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申请/专利权人：深圳技术大学

摘要：本发明公开了一种基于新媒体艺术视频的设备识别方法、系统及终端，所述方法包括：获取新媒体艺术视频，对所述新媒体艺术视频进行预处理，得到预处理视频数据；将所述预处理视频数据输入预先训练完成的新媒体视频分析模型，所述新媒体视频分析模型对所述预处理视频数据进行特征提取处理，得到所述新媒体艺术视频对应的硬件设备信息和动作步骤信息；根据所述硬件设备信息和所述动作步骤信息生成视频识别报告，并将所述视频识别报告进行展示。本发明通过对新媒体艺术视频进行分析，得到对应的硬件设备信息和动作步骤信息，使得用户可以快速、准确地得知新媒体艺术采用的硬件设备，减少了用户分析视频的时间，提高了用户进行创作的效率。

主权项：1.一种基于新媒体艺术视频的设备识别方法，其特征在于，所述基于新媒体艺术视频的设备识别方法包括：获取新媒体艺术视频，对所述新媒体艺术视频进行预处理，得到预处理视频数据；将所述预处理视频数据输入预先训练完成的新媒体视频分析模型，所述新媒体视频分析模型对所述预处理视频数据进行特征提取处理，得到所述新媒体艺术视频对应的硬件设备信息和动作步骤信息；根据所述硬件设备信息和所述动作步骤信息生成视频识别报告，并将所述视频识别报告进行展示；所述新媒体视频分析模型的训练过程具体包括：获取第一预设数量的视频数据集，对所述视频数据集中的所有视频分别进行标注处理，得到标注视频集；对所述标注视频集中的所有视频进行预处理，得到样本视频集；将所述样本视频集输入未经训练的新媒体视频分析模型，输出训练结果集；根据所述训练结果集计算最小化交叉熵损失，并通过所述最小化交叉熵损失进行训练，完成对新媒体视频分析模型的训练；所述获取第一预设数量的视频数据集，对所述视频数据集中的所有视频分别进行标注处理，得到标注视频集，具体包括：从预设的视频库中获取预设数量的视频数据集；根据预设的自动化标注工具对所述视频数据集中所有视频进行标注处理，将所有所述视频中的硬件设备信息和动作步骤信息进行标记；待所有视频标注处理完成后，得到标注视频集；所述将所述预处理视频数据输入预先训练完成的新媒体视频分析模型，所述新媒体视频分析模型对所述预处理视频数据进行特征提取处理，得到所述新媒体艺术视频对应的硬件设备信息和动作步骤信息，具体包括：将所述预处理视频数据输入预先训练完成的新媒体视频分析模型；所述新媒体视频分析模型从所述预处理视频数据中获取第二预设数量的目标片段帧图像；对所有所述目标片段帧图像进行特征提取处理，得到每个所述目标片段帧对应的目标设备信息；分别根据每个所述目标设备信息进行分析，得到每个所述目标片段帧图像对应的目标动作信息；分别整合所有所述目标设备信息和所有所述目标动作信息，得到所述预处理视频数据对应的硬件设备信息和动作步骤信息；所述新媒体视频分析模型包括：硬件识别模型和动作识别模型；所述硬件识别模型包括：卷积神经网络；所述动作识别模型包括：时序卷积网络和长短期记忆网络。

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