本技术属于视频处理的，尤其涉及一种视频查询方法、装置、设备、计算机存储介质及程序产品。
背景技术：
1、目前，随着科技的发展，人们对视频查询的精细化要求越来越高，在相关技术中，在视频查询时，通常通过将要查询的目标特征输入至已经训练好的专用模型中，然后通过专用模型对要查询的视频库进行查询，以得到想要查询的视频。
2、在上述相关技术中，采用专用模型进行视频查询时，只能通过输入特定的查询目标，专用模型对视频进行特征提取和分析，然后利用提取的特征进行分析，实现视频的查询，在此过程中，无法实现更为精细化地查询。
技术实现思路
1、本技术实施例提供一种视频查询方法、装置、设备、计算机存储介质及程序产品，能够实现更加精细化的视频查询。
2、一方面，本技术实施例提供一种视频查询方法，方法包括：
3、响应于用户在视频查询条件配置界面上的操作，确定目标视频查询条件，所述目标视频查询条件至少包括查询对象及其对应的空间信息查询条件；
4、从原始视频数据中的预设语义库中查找与所述目标视频查询条件相匹配的目标语义，所述预设语义库中的特征语义包括对象标识、对象属性信息以及对象空间信息中的至少一种；
5、根据目标语义确定对应的目标视频片段数据；
6、输出所述目标视频片段数据。
7、可选地，在所述原始视频数据中的预设语义库中查找与所述目标视频查询条件相匹配的目标语义之前，所述方法还包括：
8、获取原始视频数据；
9、利用第一预设图像提取模型对所述原始视频数据进行特征提取，得到至少一个特征对象及其对应的语义框；
10、根据预设特征库确定每个所述特征对象的对象类型；
11、根据所述对象类型对每个所述特征对象及对应的语义框进行信息提取，得到所述特征对象的对象属性信息和/或对象空间信息；
12、根据所述对象属性信息和/或对象空间信息构建所述特征对象的特征语义；
13、根据至少一个所述特征对象的特征语义搭建预设语义库。
14、可选地，根据对象类型对每个所述特征对象及对应的语义框进行信息提取，得到所述特征对象的对象属性信息，包括：
15、根据所述对象类型确定当前特征对象的属性信息类型；
16、利用第二预设语义提取模型对每个所述特征对象进行关键字提取，得到每个特征对象的关键字信息；
17、将所述关键字信息按照所述属性信息类型进行填充，得到所述特征对象的对象属性信息。
18、可选地，在利用第二预设语义提取模型对每个所述特征对象进行关键字提取，得到每个特征对象的关键字信息之后，所述方法还包括：
19、在所述预设特征库内，根据所述关键字信息查找与所述特征对象对应的对象标识；
20、将所述对象标识补充至所述预设语义库内。
21、可选地，根据所述对象类型对每个所述特征对象及对应的语义框进行信息提取，得到所述特征对象的对象空间信息，包括：
22、对所述原始视频数据进行图像提取，得到至少一个视频帧图像；
23、在所述视频帧图像中，建立位置坐标系；
24、基于所述位置坐标系确定每个所述语义框的第一位置信息；
25、对所述视频帧图像按照预设阈值进行递归区域划分，得到多个矩形区域；
26、基于所述位置坐标系确定每个所述矩形区域的第二位置信息；
27、基于所述第一位置信息和第二位置信息将所述特征对象分配至所述矩形区域内；
28、在每个矩形区域中，对每个所述语义框按照预设索引方法建立空间索引，得到所述特征对象的对象空间信息，所述对象空间信息包括所述特征对象在矩形区域内的位置信息。
29、可选地，所述预设索引方法包括四叉树索引或r树索引。
30、可选地，在根据至少一个所述特征队形的特征语义搭建预设语义库之前，所述方法还包括：
31、获取当前视频帧图像中的所述特征语义的相邻帧图像
32、计算所述语义框的重叠值，所述重叠值为当前视频帧图像中的语义框与相邻帧图像中的语义框交集面积与并集面积的比值；
33、在所述重叠值不大于预设阈值的情况下，对所述当前视频帧图像和所述相邻视频帧图像进行合并，得到视频帧图像集；
34、将当前视频帧图像作为视频帧图像集的关键帧图像；
35、将所述关键帧图像中的至少一个所述特征图像的特征语义作为所述视频帧图像集的至少一个所述特征对象的特征语义。
36、可选地，所述根据至少一个所述特征对象的特征语义搭建预设语义库，包括：
37、将所述特征语义进行文本转换，得到所述特征语义对应的文本语义特征数据；
38、根据所述文本语义特征数据搭建预设语义库。
39、可选地，所述根据至少一个所述特征对象的特征语义搭建预设语义库，包括：
40、根据至少一个特征对象的特征语义与对应的视频帧图像建立视频链接；
41、根据特征语义和所述视频链接搭建预设语义库。
42、可选地，所述目标视频查询条件还包括查询对象的关键字信息以及目标查询时间周期。
43、另一方面，本技术实施例提供了一种视频查询装置，装置包括：
44、响应确定模块，用于响应于用户在视频查询条件配置界面上的操作，确定目标视频查询条件，所述目标视频查询条件至少包括查询对象及其对应的空间信息查询条件；
45、查找模块，用于从原始视频数据中的预设语义库中查找与所述目标视频查询条件相匹配的目标语义，所述预设语义库中的特征语义包括对象标识、对象属性信息以及对象空间信息中的至少一种；
46、确定模块，用于根据目标语义确定对应的目标视频片段数据；
47、输出模块，用于输出所述目标视频片段数据。
48、再一方面，本技术实施例提供了一种电子设备，所述设备包括：处理器以及存储有计算机程序指令的存储器；
49、所述处理器执行所述计算机程序指令时实现如第一方面所述的视频查询方法。
50、再一方面，本技术实施例提供了一种计算机存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现如第一方面所述的视频查询方法。
51、再一方面，本技术实施例提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品中的指令由电子设备的处理器执行时，使得所述电子设备执行如第一方面所述的视频查询方法。
52、本技术实施例的视频查询方法、装置、设备、计算机存储介质及程序产品，能够在本技术实施例中，在从原始视频数据中查找目标视频数据时，通过根据原始视频数据建立的预设语义库，将原始视频数据中的所有查询对象的特征语义预先进行存储，然后通过用户输入的目标视频查询条件，在预设语义库中进行筛选，查找到与目标视频查询条件相匹配的目标语义，通过目标语义定位目标视频片段数据，实现对目标视频片段数据的查询，在查找目标视频数据的过程中，根据目标视频查询条件对目标语义进行查询，能够实现对原始视频数据更加精细化的查询，从而满足精细化查询视频的需求。
1.一种视频查询方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述原始视频数据中的预设语义库中查找与所述目标视频查询条件相匹配的目标语义之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据对象类型对每个所述特征对象及对应的语义框进行信息提取，得到所述特征对象的对象属性信息，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在利用第二预设语义提取模型对每个所述特征对象进行关键字提取，得到每个特征对象的关键字信息之后，所述方法还包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述对象类型对每个所述特征对象及对应的语义框进行信息提取，得到所述特征对象的对象空间信息，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述预设索引方法包括四叉树索引或r树索引。
7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在根据至少一个所述特征队形的特征语义搭建预设语义库之前，所述方法还包括：
8.根据权利要求2-7任一项所述的方法，其特征在于，所述根据至少一个所述特征对象的特征语义搭建预设语义库，包括：
9.根据权利要求2-7任一项所述的方法，其特征在于，所述根据至少一个所述特征对象的特征语义搭建预设语义库，包括：
10.根据权利要求1-7任一项所述的方法，其特征在于，所述目标视频查询条件还包括查询对象的关键字信息以及目标查询时间周期。
11.一种视频查询装置，其特征在于，所述装置包括：
12.一种电子设备，其特征在于，所述设备包括：处理器以及存储有计算机程序指令的存储器；
13.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现如权利要求1-10任意一项所述的视频查询方法。
14.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品中的指令由电子设备的处理器执行时，使得所述电子设备执行如权利要求1-10任意一项所述的视频查询方法。
