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申请/专利权人：上海明略人工智能(集团)有限公司

摘要：本发明公开了一种短视频场景分类方法、系统、电子设备及存储介质，短视频场景分类方法包括：短视频图像处理步骤：对短视频图像进行抽帧提取获得多个视频帧，根据多个视频帧获得具有对应多个视频帧的多个图片信息的图像数据集；场景分类识别步骤：通过一经度量学习后的识别网络对图像数据集中的多个图片信息进行识别分类获得每一图片信息的图像概率；图像概率处理步骤：根据每一图片信息的图像概率计算获得短视频的每一场景类别的场景概率。本发明在基于图像级的场景分类的基础上，使用了度量学习的思想解决了同一类别特征层面的差距过大的问题，保证了最后的分类效果。

主权项：1.一种短视频场景分类方法，其特征在于，包括：短视频图像处理步骤：对短视频图像进行抽帧提取获得多个视频帧，根据多个所述视频帧获得具有对应多个所述视频帧的多个图片信息的图像数据集；场景分类识别步骤：通过一经度量学习后的识别网络对所述图像数据集中的多个所述图片信息进行识别分类获得每一所述图片信息的图像概率；图像概率处理步骤：根据每一所述图片信息的图像概率计算获得所述短视频的每一场景类别的场景概率；其中，所述场景分类识别步骤包括：样本图像数据集获取步骤：对样本短视频图像进行抽帧提取获得多个样本视频帧，根据多个所述样本视频帧获得具有对应多个所述样本视频帧的多个样本图片信息的样本图像数据集；样本图像数据集处理步骤：为所述样本图像数据集的每一所述样本图片信息匹配一个同一场景类别的第一图片信息及一个不同一场景类别的第二图片信息；图片向量获取步骤：将所述样本图片信息、所述第一图片信息及所述第二图片信息输入所述识别网络获得样本图片向量、第一图片向量及第二图片向量；度量学习步骤：对所述样本图片向量、所述第一图片向量及所述第二图片向量使用TripletLoss进行度量学习获得网络学习特征；图像概率输出步骤：所述识别网络根据所述网络学习特征对多个所述图片信息进行识别分类获得每一所述图片信息的图像概率；其中，所述场景分类识别步骤还包括：使用经过度量学习后的特征进行识别，对于每一个目标图像进行分类，并通过分类的结果和真实的标签之间的差异对于整个的网络结构进行二次的监督学习。

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百度查询： 上海明略人工智能(集团)有限公司 短视频场景分类方法、系统、电子设备及存储介质