基于CNN的视频向量化检索方法、系统、设备及介质

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基于CNN的视频向量化检索方法、系统、设备及介质
申请号:CN202510157903
申请日期:2025-02-13
公开号:CN120011594A
公开日期:2025-05-16
类型:发明专利
摘要
本发明公开了基于CNN的视频向量化检索方法、系统、设备及介质,属于人工智能应用技术领域,本发明要解决的技术问题为现有技术中视频检索效率低、准确率不高,采用的技术方案为:构建并训练CNN卷积神经网络模型:构建CNN卷积神经网络模型,并将每一帧图片的通道数据输入到CNN卷积神经网络模型进行训练,获取训练好的CNN卷积神经网络模型;视频帧采样与预处理:从原始视频中均匀抽取图片帧,对每帧图片进行预处理,获取预处理后的图片帧;实体特征提取与向量化:通过训练好的CNN卷积神经网络模型对每帧图片进行深度分析,捕捉并提取图像中的关键视觉特征;视觉特征聚合与归一化;视频存储与多模态检索。
技术关键词
卷积神经网络模型 量化检索方法 视频特征向量 图片 视觉特征 量化检索系统 计算机执行指令 视频帧 查询物品 可读存储介质 处理器 索引 列表 存储器 图像 物体 输出模块