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龍圖騰網(wǎng)獲悉騰訊科技(深圳)有限公司申請的專利視頻聚類方法及裝置獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN113515668B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-16發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202110025310.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/75；該發(fā)明授權(quán)視頻聚類方法及裝置是由徐鵬飛設(shè)計研發(fā)完成，并于2021-01-08向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本視頻聚類方法及裝置在說明書摘要公布了：本申請涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，具體提供了一種視頻聚類方法及裝置，該方法包括：獲取視頻集合，視頻集合包括多個待處理的視頻；通過特征提取模型對視頻集合中各視頻的視頻幀序列進行特征提取，得到各視頻的視頻語義特征向量；特征提取模型是利用多個樣本視頻的圖像信息和樣本視頻對應(yīng)的標(biāo)簽信息對原始模型進行訓(xùn)練得到的，標(biāo)簽信息包括用于描述樣本視頻在多個樣本視頻中的編號的第一標(biāo)簽，以及用于描述樣本視頻所屬聚類類別的第二標(biāo)簽：不同樣本視頻的第一標(biāo)簽不同；根據(jù)各視頻的視頻語義特征向量對視頻集合中的視頻進行聚類，將視頻集合中各視頻劃分為至少一個聚類類別；本方案減少了對樣本視頻進行標(biāo)注的工作量而且保證了對視頻的聚類準(zhǔn)確度。

本發(fā)明授權(quán)視頻聚類方法及裝置在權(quán)利要求書中公布了：1.一種視頻聚類方法，其特征在于，所述方法包括：獲取視頻集合，所述視頻集合包括多個待處理的視頻；通過特征提取模型對所述視頻集合中各視頻的視頻幀序列進行特征提取，得到各視頻的視頻語義特征向量；所述特征提取模型是利用多個樣本視頻的圖像信息和所述樣本視頻對應(yīng)的標(biāo)簽信息對原始模型進行訓(xùn)練得到的，所述標(biāo)簽信息包括用于描述所述樣本視頻在多個樣本視頻中的編號的第一標(biāo)簽，以及用于描述所述樣本視頻所屬聚類類別的第二標(biāo)簽，所述樣本視頻所屬的聚類類別是根據(jù)所述樣本視頻的視頻語義特征向量進行聚類確定的；所述原始模型包括第一分支網(wǎng)絡(luò)和聚類模塊，所述第一分支網(wǎng)絡(luò)用于學(xué)習(xí)所述樣本視頻的圖像信息以及所述第一標(biāo)簽，所述聚類模塊用于輔助所述第一分支網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)所述樣本視頻的圖像信息和所述第二標(biāo)簽；其中，不同樣本視頻的第一標(biāo)簽不同，所述特征提取模型是基于所述樣本視頻的圖像信息，以及所述樣本視頻的所述第一標(biāo)簽和所述第二標(biāo)簽，對所述原始模型交替進行訓(xùn)練得到的；根據(jù)各視頻的視頻語義特征向量對所述視頻集合中的視頻進行聚類，將所述視頻集合中各視頻劃分為至少一個聚類類別。

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