一种基于大数据的视频内容标注方法与流程

本发明涉及视频数据处理，具体涉及一种基于大数据的视频内容标注方法。

背景技术：

1、随着视频数据爆炸式增长，视频内容标注成为视频检索、智能推荐、自动驾驶、医疗影像分析等应用的核心基础，其质量直接影响后续任务可靠性。

2、现有技术主要存在以下问题：一是纯人工标注成本高、效率低、一致性差，长视频易导致注意力疲劳。二是基于规则的方法难以覆盖多样化场景，召回率低，缺乏自适应能力。三是单模态深度学习方法忽略视频中的多模态信息，语义完整性不足且鲁棒性差。四是多模态简单融合方法无法有效建模模态间复杂依赖，适应性差，存在噪声时性能骤降。五是弱监督学习面临标签噪声问题，难以获取细粒度语义。六是基于迁移学习的方法存在领域偏移，泛化能力有限。

3、在质量控制方面，现有技术缺乏标注结果的可信度评估机制，错误易级联传播，且多为后验检验，缺乏实时监控。图谱建模方面，现有方法多为静态外部知识库，无法建模视频内部的层级语义结构，节点与边关系简单。质量控制方面，缺乏帧级、镜头级、视频级多粒度评估体系，人工复核多采用随机抽样，难以主动识别高风险样本，效率低下。

4、综上，现有视频标注技术存在标注效率低、语义层次性差、多模态融合不充分、领域迁移能力弱、质量可控性不足等问题，亟需改进。

技术实现思路

1、针对现有技术中的缺陷，本发明提供基于大数据的视频内容标注方法，以克服现有技术中存在的视频标注技术存在标注效率低、语义层次性差、多模态融合不充分、领域迁移能力弱、质量可控性不足的技术缺陷。

2、为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

3、本发明提供一种基于层级语义图谱的自适应视频内容标注方法，包括以下步骤：

4、获取待标注视频的多模态特征数据，所述多模态特征数据包括视频的视觉特征、音频特征和文本特征；基于所述多模态特征数据构建视频的初始语义表示，所述初始语义表示包括场景节点、对象节点、动作节点和属性节点；构建层级语义图谱，所述层级语义图谱包括顶层场景层、中间动作层和底层对象属性层，各层节点之间通过语义边连接，形成层级递进的语义关系；利用图神经网络在所述层级语义图谱上进行语义信息传递和特征聚合，生成各节点的更新特征表示，所述图神经网络包括层级内注意力机制、层际注意力机制和时序注意力机制；基于更新后的节点特征表示进行标签预测，输出视频内容的标注结果；对所述标注结果进行多粒度质量评估，所述质量评估包括帧级别评估、镜头级别评估和视频级别评估，当质量评估结果低于预设阈值时，触发人工复核流程，并将复核结果反馈至模型进行增量训练。

5、在本发明所述的视频内容标注方法中，所述基于所述多模态特征数据构建视频的初始语义表示的步骤具体包括：对所述视觉特征进行场景分类检测，若检测置信度高于第一预设阈值，则在所述场景层建立对应节点；若检测置信度低于第一预设阈值但高于第二预设阈值，则标记为待确认场景并进入人工复核队列；若检测置信度低于第二预设阈值，则判定为未知场景类型；基于所述视觉特征中的运动信息检测动作类别，若动作检测置信度高于第三预设阈值，则确认建立所述动作节点；若动作检测置信度介于第三预设阈值和第四预设阈值之间，则结合所述音频特征进行辅助判断；基于所述视觉特征中的目标检测结果建立所述对象节点，并提取对象属性特征建立所述属性节点。

6、在本发明所述的视频内容标注方法中，所述层级语义图谱的节点之间的语义边建立规则包括：若所述场景节点与所述动作节点在时空维度上存在共现关系，则建立场景-动作边；若所述动作节点与所述对象节点存在主谓宾关系，则建立动作-对象边；若所述对象节点与所述属性节点存在从属关系，则建立对象-属性边。

7、在本发明所述的视频内容标注方法中，所述利用图神经网络进行语义信息传递和特征聚合的步骤具体包括：计算同一层内相邻节点之间的层级内注意力权重，若两个节点的特征相似度高于第五预设阈值，则赋予较高的层级内注意力权重，若特征相似度低于第五预设阈值但高于第六预设阈值，则通过语义边类型进行权重调整；计算不同层节点之间的层际注意力权重，建立跨层信息传递通道；计算节点在不同时序单元的时序注意力权重，对节点特征进行时序聚合；基于注意力权重对相邻节点的特征进行聚合，更新当前节点的特征表示。

8、在本发明所述的视频内容标注方法中，所述基于更新后的节点特征表示进行标签预测的步骤具体包括：对所述场景节点，若其特征向量与场景类别库的余弦相似度高于第七预设阈值，则输出对应类别标签，若相似度低于第八预设阈值，则标记为未知类别并触发人工复核；对所述动作节点，若动作特征与动作类别库的最佳匹配相似度高于第九预设阈值，则输出动作标签；对所述对象属性节点，若所述对象节点的类别已确定且属性提取完整，则输出对象标签及其属性标签。

9、在本发明所述的视频内容标注方法中，还包括跨模态对抗推理步骤：在获取所述多模态特征数据后，构建模态判别器，区分来自不同模态的特征表示；通过对抗训练使各模态的特征表示在共享语义空间中实现分布对齐；当某一模态缺失时，利用跨模态推理网络基于完整模态推断缺失模态的语义表示。

10、在本发明所述的视频内容标注方法中，还包括自适应模态加权步骤：评估各模态特征的质量，所述质量评估包括对所述视觉特征的视觉质量评估、对所述音频特征的音频质量评估和对所述文本特征的文本质量评估；基于质量评估结果动态调整各模态的融合权重。

11、在本发明所述的视频内容标注方法中，所述对所述标注结果进行多粒度质量评估的步骤具体包括：在帧级别，对每一帧的标注结果进行语义冲突检测和时序一致性检验，若同一帧内标注的多个标签之间存在语义冲突，则该帧的置信度分数降低；在镜头级别，对每个镜头的标注结果进行关键帧标注一致率计算和对象轨迹一致性检验，若镜头内关键帧的标注一致率高于第十预设阈值，则该镜头的置信度较高；在视频级别，对整段视频的标注结果进行起承转合逻辑检验和场景转换频率检验，若场景转换的时序逻辑异常，则降低整段视频的置信度。

12、在本发明所述的视频内容标注方法中，还包括主动闭环学习步骤：计算所有标注样本的综合不确定性分数，所述不确定性分数综合考虑标签边界距离、多标签竞争程度和标注一致性；基于所述综合不确定性分数构建采样优先级队列，优先对高不确定性样本进行人工复核；利用复核后的标注数据进行模型增量训练。

13、在本发明所述的视频内容标注方法中，所述模型增量训练的触发条件包括：统计所述复核样本中正确修正的比例；若所述正确修正的比例高于第十一预设阈值且所述复核样本的数量达到第十二预设阈值，则执行完整的模型微调流程；若所述正确修正的比例低于第十一预设阈值，则分析错误原因并相应调整模型后执行微调。

14、本发明相对于现有技术具有以下有益效果：

15、通过构建层级语义图谱，将视频内容映射为图结构节点，利用图神经网络传递层级间的语义信息，实现了从场景到动作再到对象属性的从粗到精的自适应标注，显著提升了标注结果的语义层次性和一致性。层级语义图谱能够显式表达视频内容的层级结构，使标注结果具有更好的可解释性。