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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114282059A(43)申请公布日2022.04.05(21)申请号202110973390.0G06V10/82(2022.01)(22)申请日2021.08.24G06K9/62(2022.01)G06N3/04(2006.01)(71)申请人腾讯科技(深圳)有限公司G06N3/08(2006.01)地址518044广东省深圳市南山区高新区科技中一路腾讯大厦35层(72)发明人郭卉(74)专利代理机构北京同达信恒知识产权代理有限公司11291代理人朱佳(51)Int.Cl.G06F16/783(2019.01)G06F16/78(2019.01)G06F16/71(2019.01)G06V10/762(2022.01)G06V10/774(2022.01)权利要求书4页说明书16页附图9页(54)发明名称视频检索的方法、装置、设备及存储介质(57)摘要本申请涉及计算机领域,特别涉及人工智能领域,提供了一种视频检索的方法、装置、设备及存储介质,以解决量化效率低和准确率低的问题。该方法包括:对待检索视频的图像特征进行特征提取,获得第一量化特征,再基于第一量化特征,获得与待检索视频的类别相似度高的第二候选视频,最后将与待检索视频的内容相似度高的第二候选视频,作为目标视频。根据每个训练样本对应的纹理特征损失值调整量化控制参数,以使目标量化处理子模型学习到目标纹理特征子模型的排序能力,确保两个子模型的排序效果趋于一致,而端到端的模型架构,令目标量化处理子模型能够基于图像特征获得对应的量化特征,提高了量化特征的生成准确率和视频检索的召回性能。CN114282059ACN114282059A权利要求书1/4页1.一种视频检索的方法,其特征在于,包括:采用已训练的目标视频检索模型的目标图像处理子模型,对待检索视频进行特征提取,获得对应的图像特征;采用所述目标视频检索模型的目标量化处理子模型,对所述图像特征进行特征提取,获得对应的第一量化特征,并基于所述第一量化特征,从各个第一候选视频中筛选出与所述待检索视频的类别相似度,符合设定类别相似要求的至少一个第二候选视频;其中,所述目标量化处理子模型的量化控制参数,是在训练过程中,基于每个训练样本对应的纹理特征损失值进行调整的,所述纹理特征损失值是基于对待训练的纹理处理子模型进行参数调整过程中,针对所述待训练的纹理处理子模型预设的纹理控制参数确定的;基于所述待检索视频,与所述至少一个第二候选视频之间的内容相似度,将内容相似度符合设定内容相似要求的第二候选视频,作为对应的目标视频输出。2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述目标视频检索模型还包括目标纹理处理子模型;所述基于所述待检索视频,与所述至少一个第二候选视频之间的内容相似度,将内容相似度符合设定内容相似要求的第二候选视频,作为对应的目标视频输出,包括:采用所述目标纹理处理子模型,对所述图像特征进行特征提取,获得对应的第一纹理特征;针对所述至少一个第二候选视频,分别执行以下操作:确定所述第一纹理特征,与一个第二候选视频的第二纹理特征之间的纹理特征距离,若所述纹理特征距离低于预设纹理特征距离门限值,则判定所述待检索视频与所述一个第二候选视频之间的内容相似度,符合所述设定内容相似要求,并将所述一个第二候选视频,确定为所述目标视频输出;其中,所述第二纹理特征表征对应的一个第二候选视频的纹理信息。3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述待检索视频,与所述至少一个第二候选视频之间的内容相似度,将内容相似度符合设定内容相似要求的第二候选视频,作为对应的目标视频输出,包括:针对所述至少一个第二候选视频,分别执行以下操作:将总匹配时长与比较时长之间的比值,确定为所述待检索视频与一个第二候选视频之间的内容重复度;其中,所述总匹配时长是基于所述至少一个第二候选视频各自与所述待检索视频与之间的匹配时长获得的,所述比较时长是所述待检索视频与所述一个第二候选视频中视频时长较短的时长取值;若所述内容重复度超过设定的内容重复度门限值,则判定所述待检索视频与所述一个第二候选视频之间的内容相似度,符合所述设定内容相似要求,并将所述一个第二候选视频,确定为所述目标视频输出。4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述待检索视频,与所述至少一个第二候选视频之间的内容相似度,将内容相似度符合设定内容相似要求的第二候选视频,作为对应的目标视频输出,包括:针对所述至少一个第二候选视频,分别执行以下操作:确定所述待检索视频与一个第二候选视频之间的相同量化特征的数量;将所述相同量化特征的数量与比较时长之间的比值,确定为所述待检索视频与一个第2CN114282059A权利要求书2/4页二候