【CN110020639A】视频特征提取方法及相关设备【专利】

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用于提取视频特征的方法和装置[发明专利]

专利名称：用于提取视频特征的方法和装置专利类型：发明专利
发明人：邵杰,温鑫,王长虎
申请号：CN202010698407.1
申请日：20200720
公开号：CN111783731A
公开日：
20201016
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本申请实施例公开了用于提取视频特征的方法和装置。

该方法的一具体实施方式包括：获取目标视频；从该目标视频中提取目标数目的视频帧，生成视频帧集合；提取该视频帧集合中的各视频帧对应的帧特征向量；将所提取的各视频帧对应的帧特征向量进行聚合，得到与该目标视频对应的视频特征，其中，该聚合包括以下至少一项：自适应权重聚合，时序关联聚合。

该实施方式实现了对视频特征的优化，使得视频特征能够尽可能避免所提取的劣质帧的影响，从而为后续的视频匹配提供坚实的技术基础。

申请人：北京字节跳动网络技术有限公司
地址：100041 北京市石景山区实兴大街30号院3号楼2层B-0035房间
国籍：CN
代理机构：北京海智友知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人：吴京顺
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监控视频中视频帧的提取方法、装置和计算机设备[发明专利]

专利名称：监控视频中视频帧的提取方法、装置和计算机设备专利类型：发明专利
发明人：张力文,张奎,武小亮,刘建光,罗育浩,潘浩
申请号：CN202010058932.7
申请日：20200119
公开号：CN111260869B
公开日：
20220610
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本申请涉及一种监控视频中视频帧的提取方法、装置、计算机设备和存储介质，根据预先确定的视频帧提取参数，从当前监控视频中提取出视频帧；对视频帧进行人脸识别，根据人脸识别结果，确定当前监控视频的场景状态；根据场景状态，确定当前监控视频对应的下一监控视频的视频帧提取参数；根据视频帧提取参数，从当前监控视频对应的下一监控视频中提取出视频帧。

通过人脸识别的方法对监控视频中出现的人员进行分析，根据人脸识别的结果进一步确定当前的场景状态；并根据场景状态的特点，选择不同的视频帧提取参数对下一监控视频的视频帧进行提取；无需对同一帧进行重复计算，简化了监控视频中视频帧的提取过程，提高了服务器提取视频帧的效率。

申请人：天翼数字生活科技有限公司
地址：200040 上海市静安区万荣路1256、1258号1423室
国籍：CN
代理机构：华进联合专利商标代理有限公司
代理人：樊倩
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视频特征提取方法、装置、设备及计算机存储介质[发明专利]

专利名称：视频特征提取方法、装置、设备及计算机存储介质专利类型：发明专利
发明人：徐鹏飞
申请号：CN202110925996.7
申请日：20210812
公开号：CN114282055A
公开日：
20220405
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本申请公开了一种视频特征提取方法、装置、设备及计算机存储介质，属于视频处理技术领域，该方法在视频特征提取模型的训练时，采用样本视频发布时添加的话题标签作为真实视频标签，则不需要进行人工标注，避免了人工标注带来的出错率高的问题，提升训练得到的模型的准确率，并且模型训练的效率更高。

并且，样本视频发布时添加的话题标签通常是与该视频内容紧密相关的，因而更能够准确表达视频语义，且与实际的视频应用场景更为贴合，从而不仅能够使得的训练得到的模型能够准确表达视频的语义内容，还能够更加符合实际的视频应用场景。

申请人：腾讯科技(深圳)有限公司
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
国籍：CN
代理机构：北京同达信恒知识产权代理有限公司
代理人：朱佳
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一种视频特征提取和检索方法[发明专利]

专利名称：一种视频特征提取和检索方法
专利类型：发明专利
发明人：徐杰,刘永辉,谢恩鹏,张宇,胡芳林,杜浩申请号：CN202111318557.6
申请日：20211109
公开号：CN114005069A
公开日：
20220201
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：一种视频特征提取和检索方法，通过对视频中图像帧进行视频特征向量计算，然后基于这些特征信息通过变换得到一个与视频唯一对应的数字序列。

内容不相同的视频一般会得到不相同的特征点集合，而内容相似的视频会得到相近的特征点集合，通过这一数字序列进行视频的追踪溯源。

这种方法不需要在视频内嵌入任何信息，保持了视频的完整性，且能唯一标识该视频。

在保证追溯准确性的同时，还具备一定的实时性，较传统的方式有很大的提高。

申请人：山东浪潮云缦智能科技有限公司
地址：250101 山东省济南市高新区浪潮路1036号S06楼北一层西区
国籍：CN
代理机构：济南泉城专利商标事务所
代理人：李桂存
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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 (43)申请公布日 (21)申请号 201910312917.8
(22)申请日 2019.04.18
(71)申请人北京奇艺世纪科技有限公司
地址 100080 北京市海淀区北一街2号爱奇
艺创新大厦10、11层
(72)发明人晋瑞锦　张云桃　
(74)专利代理机构北京集佳知识产权代理有限
公司 11227
代理人钱娜　王宝筠
(51)Int.Cl.
G06K 9/00(2006.01)
G06N 3/04(2006.01)
(54)发明名称视频特征提取方法及相关设备(57)摘要本发明提供了一种视频特征提取方法及相关设备，本方案可以对多帧目标视频图像进行时域及空域上的卷积处理，得到第一预设数量通道的第一视频特征，然后对第一预设数量通道的第一视频特征进行分组，并使用不同尺寸的卷积核对各个分组的第一视频特征进行时域上的卷积处理，得到每个分组各自对应的第二预设数量通道的第二视频特征，再对第二视频特征进行空域上的卷积处理，以得到第三预设数量通道的第三视频特征。

本方案中，3D卷积神经网络可以将输入的多帧视频图像进行通道分离处理，不同通道在时域上进行不同尺度的卷积处理，分组的方式可以有效地减少网络参数，从而提高视频特征的提取效率，进而使得该网络模型的实际应用效果
更佳。

权利要求书3页说明书11页附图3页CN 110020639 A 2019.07.16
C N 110020639
A
权　利　要　求　书1/3页CN 110020639 A
1.一种视频特征提取方法，其特征在于，所述方法适用于3D卷积神经网络，包括：
获得多帧目标视频图像；
对所述多帧目标视频图像进行时域及空域上的卷积处理，得到第一预设数量通道的第一视频特征；
对所述第一预设数量通道的第一视频特征进行分组，并使用不同尺寸的卷积核对各个分组的第一视频特征进行时域上的卷积处理，得到每个分组各自对应的第二预设数量通道的第二视频特征；
对所述第二视频特征进行空域上的卷积处理，以得到第三预设数量通道的第三视频特征。

2.根据权利要求1所述的视频特征提取方法，其特征在于，所述对所述第二视频特征进行空域上的卷积处理，以得到第三预设数量通道的第三视频特征，包括：合并每个分组各自的第二预设数量通道的第二视频特征，以得到一组包括第三预设数量通道的第二视频特征；
分别对一组中的每个通道的第二视频特征进行空域上的卷积处理，以得到第三预设数量通道的第三视频特征。

3.根据权利要求1所述的视频特征提取方法，其特征在于，还包括：
对所述第三预设数量通道的第三视频特征进行分组，并使用不同尺寸的卷积核对各个分组的第三视频特征进行时域上的卷积处理，得到每个分组各自对应的第四预设数量通道的第四视频特征。

4.根据权利要求3所述的视频特征提取方法，其特征在于，还包括：
合并每个分组各自的第四预设数量通道的第四视频特征，以得到一组包括第五预设数量通道的第四视频特征；
将所述第一视频特征进行升维处理，以得到第五预设数量的第五视频特征，并将第五预设数量的所述第四视频特征与第五预设数量的所述第五视频特征分别对应相加，以得到第五预设数量的第六视频特征。

5.根据权利要求1所述的视频特征提取方法，其特征在于，所述获得多帧目标视频图像，包括：
获得多帧原始视频图像；
对所述多帧原始视频图像中的至少一帧原始视频图像进行分辨率调整，以得到符合3D 卷积神经网络的分辨率要求的目标视频图像。

6.根据权利要求1所述的视频特征提取方法，其特征在于，所述获得多帧目标视频图像，包括：
获得多帧原始视频图像；
按照预设的帧间隔长度，从所述多帧原始视频图像中间隔抽取原始视频图像，以得到目标视频图像。

7.一种视频特征提取装置，其特征在于，适用于3D卷积神经网络，所述装置包括：
视频图像获得单元，用于获得多帧目标视频图像；
普通卷积处理单元，用于对所述多帧目标视频图像进行时域及空域上的卷积处理，得到第一预设数量通道的第一视频特征；
2。