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申请/专利权人：厦门狄耐克物联智慧科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的智慧病房宣教视频内容关键词提取方法，包括以下步骤：S1：通过opencv库的cv2模块读取视频帧内容，收集每一帧图像信息；S2：对S1中收集的图像信息进行预处理。本发明通过采用预训练的ResNet50残差神经网络深度学习模型，对宣教视频中的图像帧进行智能化分类，通过结合图像分类和自然语言处理技术，实现了对视频帧图像信息的关键词及特征提取，能够更好地辅助对宣教视频内容的分析和监测，代替了人工分析标注，提高了工作效率。
主权项：1.一种基于深度学习的智慧病房宣教视频内容关键词提取方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：通过opencv库的cv2模块读取视频帧内容，收集每一帧图像信息；S2：对S1中收集的图像信息进行预处理；S3：将S2中处理后的视频帧图像传入ResNet50模型，在每一帧图像上，通过model.predict方法获取模型的预测结果，然后使用decode_predictions函数将结果解码为易读的标签和置信度；S4：利用NLTK模块提供的自然语言处理工具，对视频帧中的标签进行处理，包括去除停用词、词形还原等，提取特征关键词，最终通过Counter进行关键词的频率统计；S5：将S4中视频帧图像提取的关键词及频率结果输出，能够得到视频中高频出现的图像信息，更好地辅助平台系统对宣教视频内容的分析和监测。
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