恭喜腾讯科技(深圳)有限公司祁仲昂获国家专利权
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龙图腾网恭喜腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利视频标注方法、装置、计算机设备和计算机程序产品获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN114329062B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202111676055.0,技术领域涉及:G06F16/75;该发明授权视频标注方法、装置、计算机设备和计算机程序产品是由祁仲昂;骆颖民;单瀛设计研发完成,并于2021-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。
本视频标注方法、装置、计算机设备和计算机程序产品在说明书摘要公布了:本申请涉及一种视频标注方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。方法包括:对于训练视频集合中的训练视频,获取训练视频对应的训练三元组;训练三元组包括视频标识、训练标签以及训练关系;分别获取视频标识、第一训练关系以及训练标签各自对应的语义表达特征;将视频标识对应的语义表达特征和视频标识对应的内容提取特征输入融合模型,得到训练融合特征;基于训练融合特征以及第一训练关系对应的语义表达特征,确定预测标签特征;基于训练标签对应的语义表达特征和预测标签特征之间的差异,调整各个语义表达特征以及融合模型的模型参数,得到各个目标语义表达特征以及目标融合模型。采用本方法能够提高视频标注时标签多样性。
本发明授权视频标注方法、装置、计算机设备和计算机程序产品在权利要求书中公布了:1.一种视频标注方法,其特征在于,所述方法包括:由训练视频集合的属性数据构建表达视频-标签与标签-标签之间多关系的知识图谱,初始化知识图谱中各个节点的语义表达特征,从已建立的所述知识图谱中获取第一训练三元组,所述第一训练三元组包括训练视频集合中的训练视频对应的视频标识、训练标签,以及所述训练视频与所述训练标签之间的第一训练关系;从已建立的所述知识图谱中获取第二训练三元组,所述第二训练三元组包括训练头标签、训练尾标签,以及训练头标签和训练尾标签之间的第二训练关系;分别获取所述视频标识、所述第一训练关系以及所述训练标签各自对应的语义表达特征;将所述视频标识对应的语义表达特征和所述视频标识对应的内容提取特征输入融合模型,得到训练融合特征;所述内容提取特征是对所述视频标识对应的关联内容进行特征提取得到的;基于所述训练融合特征以及所述第一训练关系对应的语义表达特征,确定与所述第一训练关系对应的第一预测标签特征;得到所述训练标签对应的语义表达特征和所述第一预测标签特征之间的第一差异,获取所述第一训练三元组对应的第一负训练样本,获取第一负训练样本对应的第二差异,基于所述第一差异和所述第二差异计算得到第一目标损失值;分别获取所述训练头标签、所述训练尾标签以及所述第二训练关系各自对应的语义表达特征;基于所述训练头标签对应的语义表达特征以及所述第二训练关系对应的语义表达特征,确定预测尾标签特征;获取所述预测尾标签特征与所述训练尾标签对应的语义表达特征之间的第一标签特征差异,获取所述第二训练三元组对应的第二负训练样本,获取第二负训练样本对应的第二标签特征差异,基于所述第一标签特征差异和所述第二标签特征差异计算得到第二目标损失值;对于一个批次内的第一训练三元组和第二训练三元组,通过以上步骤得到所有第一目标损失值和第二目标损失值相加并求平均值,得到最终的损失值,并通过所述损失值调整该批次在知识图谱中所涉及的所有节点的语义表达特征进行迭代调整,直到满足收敛条件时,得到这些节点的目标语义表达特征;基于最终得到的损失值迭代调整融合模型,当满足收敛条件时,得到目标融合模型;获取待标注的目标视频对应的目标融合特征;所述目标融合特征是通过将所述目标视频的视频标识对应的目标语义表达特征和所述视频标识对应的内容提取特征输入目标融合模型得到的;基于所述目标融合特征以及第一目标关系对应的目标语义表达特征,得到与所述第一目标关系对应的目标预测标签特征;将各个训练标签对应的目标语义表达特征分别与所述目标预测标签特征进行匹配,将匹配成功的目标语义表达特征所对应的训练标签,确定为所述目标视频对应的第一标注标签;获取所述目标视频的目标标签对应的目标语义表达特征;基于所述目标标签对应的目标语义表达特征,以及第二目标关系对应的目标语义表达特征,确定目标尾标签特征;将各个训练尾标签对应的目标语义表达特征,分别与所述目标尾标签特征进行匹配,将匹配成功的目标语义表达特征所对应的训练尾标签,确定为所述目标视频对应的第二标注标签;所述第一标注标签和所述第二标注标签用于组成所述目标视频对应的目标标签集合。
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