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龙图腾网获悉北京明略昭辉科技有限公司申请的专利视频分类方法、装置、电子设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114647759B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210247508.6，技术领域涉及：G06F16/75；该发明授权视频分类方法、装置、电子设备及存储介质是由赵波;胡郡郡;唐大闰设计研发完成，并于2022-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本视频分类方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种视频分类方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取待处理的目标视频；通过人工智能模型从所述目标视频中识别出目标音频特征和视频帧特征；将所述目标音频特征作为预训练的特征分类模型的输入，得到多种音频特征；其中，所述特征分类模型包括多个并行分支模型，每个分支模型由携带有一种标签类型的音频特征样本训练卷积神经网络得到；根据所述多种音频特征和所述视频帧特征确定所述目标视频的视频类别。本发明通过对目标视频中的音频特征进行细粒度划分，将得到的分类结果结合目标视频的视频帧特征确定视频的视频类别，提高了视频分类的准确率。

本发明授权视频分类方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种视频分类方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待处理的目标视频； 通过人工智能模型从所述目标视频中识别出目标音频特征和视频帧特征； 将所述目标音频特征作为预训练的特征分类模型的输入，得到多种音频特征；其中，所述特征分类模型包括多个并行分支模型，每个分支模型由携带有一种标签的音频特征样本训练卷积神经网络得到；多种音频特征为从目标音频特征中分离出的各标签类型的音频特征； 根据所述多种音频特征和所述视频帧特征确定所述目标视频的视频类别； 其中，所述根据所述多种音频特征和所述视频帧特征确定所述目标视频的视频类别包括： 将所述多种音频特征中没被选过的第二音频特征和所述视频帧特征输入卷积神经网络，以进行特征融合，得到所述多种音频特征对应的多个第四特征；将所述多个第四特征输入逻辑回归模型，得到多个第二权重；其中，所述第二权重用于表征每个音频特征对影响所述目标视频的视频类别的影响程度； 分别对每个第二权重与对应的音频特征进行乘法运算，得到多个第五特征；对所述多个第五特征进行求和运算，得到第六特征；通过对所述第六特征、文本特征和所述视频帧特征进行特征拼接，生成第七特征；将所述第七特征标识为所述目标视频的视频类别；其中，通过字符识别模型提取视频的OCR文本，用BERT模型提取对应的文本特征。

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