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公开(公告)号：CN111274444B
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202010112972.5
申请日：2020-02-24
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: G06F16/738
Abstract: 本公开关于一种视频封面确定模型的生成方法及装置、视频封面确定方法及装置。包括：获取第一目标视频集；根据第一目标视频，获取正样本和负样本；根据正样本和负样本，对预设的初始视频封面确定模型进行训练，得到第一目标图像为封面的预测分数和用于衡量正样本与负样本参与训练权重的评价分数；将满足第二预设条件的预测分数且满足第三预设条件的评价分数，对应的初始视频封面确定模型，确定为视频封面确定模型。整个过程中，无需人工介入，更不涉及相关人员的专业程度，节省大量人力物力，并且得到的视频封面确定模型可以适用于不同的视频内容，具有较强的泛化能力。
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公开(公告)号：CN111581435B
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202010449182.6
申请日：2020-05-25
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: G06F16/78 , G06F16/783 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06N20/00 , G06F16/732 , G06F16/75
Abstract: 本公开关于一种视频封面图像生成方法、装置、电子设备及存储介质，用以解决现有技术中以视频首帧作为视频封面的方法导致短视频点击率较低的问题，本公开实施例响应于视频搜索指令，确定目标视频；从目标视频中确定至少两帧备选图像，并根据备选图像的像素特征以及视频搜索指令对应的搜索关键词，确定备选图像对应的筛选参数；根据备选图像对应的筛选参数，从至少两帧备选图像中筛选出目标图像，并根据目标图像生成目标视频的封面。与将视频的首帧作为视频的封面相比，通过本公开实施例提供的视频封面图像生成方法确定的视频封面具有精彩程度较高并且与搜索关键词的匹配程度较高的特征，能吸引更多的用户点击视频进行观看，从而提高视频的点击率。
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公开(公告)号：CN110222649A
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201910497450.9
申请日：2019-06-10
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: G06K9/00
Abstract: 本公开关于一种视频分类方法、装置、电子设备和存储介质。所述方法包括：对待分类视频内的多帧第一视频图像进行预测，得到每帧第一视频图像的预测标签和预测标签的出现概率，从而确定第一标签集合中的每种第一标签的出现次数和出现概率对应的预测准确率；根据每种第一标签的出现次数、出现概率和出现概率对应的预测准确率，确定待分类视频的特征向量；根据待分类视频的特征向量，确定待分类视频的分类标签。不仅使用了预测标签的出现次数、预测标签的出现概率，还结合了出现概率的准确率来进行视频分类，分类的粒度更细，分类的结果更加准确。
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公开(公告)号：CN110443280B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN201910603697.4
申请日：2019-07-05
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: G06V10/774 , G06K9/62 , G06N20/00
Abstract: 本公开关于一种图像检测模型的训练方法、装置及存储介质，所述方法，包括：获取用以训练目标模型的样本图像集合；根据所述样本图像集合中包含的不同样本类别对应的样本数量，以及所述目标模型针对当前输入的目标样本图像的预测概率，确定所述目标模型针对所述目标样本图像的类别回归损失函数；针对所述样本图像集合中的每个样本图像，调整所述目标模型的类别回归损失函数，并通过所述样本图像训练所述目标模型中的模型参数。解决了在样本不均衡的情况下，训练任务比较难收敛，训练得到的模型的准确率和召回率不高的技术问题。取得了提高样本数量少的样本类别的收敛速度，增加训练得到的模型的准确率和召回率的有益效果。
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公开(公告)号：CN110222649B
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN201910497450.9
申请日：2019-06-10
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: G06K9/00
Abstract: 本公开关于一种视频分类方法、装置、电子设备和存储介质。所述方法包括：对待分类视频内的多帧第一视频图像进行预测，得到每帧第一视频图像的预测标签和预测标签的出现概率，从而确定第一标签集合中的每种第一标签的出现次数和出现概率对应的预测准确率；根据每种第一标签的出现次数、出现概率和出现概率对应的预测准确率，确定待分类视频的特征向量；根据待分类视频的特征向量，确定待分类视频的分类标签。不仅使用了预测标签的出现次数、预测标签的出现概率，还结合了出现概率的准确率来进行视频分类，分类的粒度更细，分类的结果更加准确。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111581435A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010449182.6
申请日：2020-05-25
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: G06F16/78 , G06F16/783 , G06K9/62 , G06N20/00 , G06F16/732 , G06F16/75
Abstract: 本公开关于一种视频封面图像生成方法、装置、电子设备及存储介质，用以解决现有技术中以视频首帧作为视频封面的方法导致短视频点击率较低的问题，本公开实施例响应于视频搜索指令，确定目标视频；从目标视频中确定至少两帧备选图像，并根据备选图像的像素特征以及视频搜索指令对应的搜索关键词，确定备选图像对应的筛选参数；根据备选图像对应的筛选参数，从至少两帧备选图像中筛选出目标图像，并根据目标图像生成目标视频的封面。与将视频的首帧作为视频的封面相比，通过本公开实施例提供的视频封面图像生成方法确定的视频封面具有精彩程度较高并且与搜索关键词的匹配程度较高的特征，能吸引更多的用户点击视频进行观看，从而提高视频的点击率。
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公开(公告)号：CN111274444A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN202010112972.5
申请日：2020-02-24
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: G06F16/738
Abstract: 本公开关于一种视频封面确定模型的生成方法及装置、视频封面确定方法及装置。包括：获取第一目标视频集；根据第一目标视频，获取正样本和负样本；根据正样本和负样本，对预设的初始视频封面确定模型进行训练，得到第一目标图像为封面的预测分数和用于衡量正样本与负样本参与训练权重的评价分数；将满足第二预设条件的预测分数且满足第三预设条件的评价分数，对应的初始视频封面确定模型，确定为视频封面确定模型。整个过程中，无需人工介入，更不涉及相关人员的专业程度，节省大量人力物力，并且得到的视频封面确定模型可以适用于不同的视频内容，具有较强的泛化能力。
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公开(公告)号：CN110443280A
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201910603697.4
申请日：2019-07-05
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
Abstract: 本公开关于一种图像检测模型的训练方法、装置及存储介质，所述方法，包括：获取用以训练目标模型的样本图像集合；根据所述样本图像集合中包含的不同样本类别对应的样本数量，以及所述目标模型针对当前输入的目标样本图像的预测概率，确定所述目标模型针对所述目标样本图像的类别回归损失函数；针对所述样本图像集合中的每个样本图像，调整所述目标模型的类别回归损失函数，并通过所述样本图像训练所述目标模型中的模型参数。解决了在样本不均衡的情况下，训练任务比较难收敛，训练得到的模型的准确率和召回率不高的技术问题。取得了提高样本数量少的样本类别的收敛速度，增加训练得到的模型的准确率和召回率的有益效果。
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公开(公告)号：CN110263730A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910550592.7
申请日：2019-06-24
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
Abstract: 本公开关于一种图像识别方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取待识别图像；将待识别图像输入到预先训练的目标算法模型中，得到待识别图像的潜在识别区域，其中，潜在识别区域为包含指定内容、且大小不大于预设阈值大小的区域；对潜在识别区域进行上采样；利用目标算法模型对上采样后的潜在识别区域进行分析，得到分类识别结果。本公开的图像识别方法，获取潜在识别区域，并对潜在识别区域进行上采样，进而得到潜在识别区域的分类识别结果，提高了对小物体识别的成功率。并且分类识别及潜在识别区域的识别均利用同一目标算法模型，能够有效减少计算量，并且大大降低了目标算法模型的复杂程度。
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公开(公告)号：CN110929055B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN201911121308.0
申请日：2019-11-15
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: G06F16/483
Abstract: 本公开关于一种多媒体质量检测方法、装置、电子设备及存储介质，包括：获取任一目标用户发布的待检测多媒体，并且获取所述待检测多媒体的目标特征；所述目标用户为预先已通过白名单检测的用户；基于所述目标用户已通过质量检测的多媒体，获取所述目标用户的参考特征；计算所述目标用户的参考特征与所述目标特征的距离；在所述距离满足预设条件的情况下，确定所述待检测多媒体通过质量检测。本公开的实施例从用户已通过质量检测的多媒体中提取参考特征，并从待检测多媒体中提取目标特征，通过比较目标特征与参考特征的距离，确定新多媒体是否可以直接通过质量检测，从而在减少检测人员工作量的情况下，完成对新发布多媒体的质量检测。
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