[發明專利]視頻場景切換檢測方法及裝置

有效

• 申請號: 201710295545.3
• 申請日: 2017-04-28
• 公開（公告）號: CN108804980B
• 公開（公告）日: 2022-01-04
• 發明（設計）人: 吳統帥;王建宇;潘柏宇;項青
• 申請（專利權）人: 阿里巴巴（中國）有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 北京展翼知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 11452
• 代理人: 屠長存

本公開涉及視頻場景切換檢測方法及裝置。該方法包括：根據視頻的各個視頻幀的全局特征值，從各個視頻幀中確定關鍵幀；提取各個關鍵幀的特征區域；確定各個特征區域的特征值；根據相鄰關鍵幀中對應的特征區域的特征值，確定相鄰關鍵幀的相似度；根據相鄰關鍵幀的相似度，從所有關鍵幀中確定場景切換幀。本公開能夠提高對視頻場景切換進行檢測的準確性，并能夠降低計算量，提高視頻場景切換的檢測效率。

技術領域

本公開涉及視頻分析技術領域，尤其涉及一種視頻場景切換檢測方法及裝置。

背景技術

視頻中的一個場景通常指攝像機在一次連續操作期間拍攝得到的視頻幀序列。因此，一個場景中的各個視頻幀的內容通常較為相似。視頻場景切換通常分為突變和漸變兩種類型。突變指的是上一場景的結尾幀與下一場景的開始幀之間具有很大的變化。漸變指的是在場景切換時加入了淡入或淡出等平滑過渡的操作。因此，對漸變的場景進行切換檢測的難度較高。

相關技術中主要有以下兩種視頻場景切換檢測方法。第一種方法是基于像素差的方法。該方法設置第一個閾值，并比較相鄰兩個視頻幀中對應像素點的灰度值或者RGB(Red，紅；Green，綠；Blue，藍)值。若相鄰兩個視頻幀中對應像素點的灰度值或者RGB值之差大于第一個閾值，則記為對應像素點不同。設置第二個閾值，并計算不同的對應像素點的數量。若不同的對應像素點的數量大于第二個閾值，則確定該相鄰兩個視頻幀之間發生場景切換。這種方法依賴于合理的閾值選擇，對視頻類型非常敏感。第二種方法是基于聚類的方法。該方法使用SVM(Support Vector Machine，支持向量機)或者GMM(Gaussian MixtureModel，高斯混合模型)等分類器對視頻中的所有視頻幀進行分類，若相鄰的兩個視頻幀不屬于同一類別，則確定該相鄰兩個視頻幀之間發生場景切換。這種方法需要采用大量數據訓練分類器，且對于分類器中不包括的類別的視頻幀的檢測效果較差。

發明內容

有鑒于此，本公開提出了一種視頻場景切換檢測方法及裝置，以提高對視頻場景切換進行檢測的準確性，并降低計算量。

根據本公開的一方面，提供了一種視頻場景切換檢測方法，包括：

根據視頻的各個視頻幀的全局特征值，從各個視頻幀中確定關鍵幀；

提取各個關鍵幀的特征區域；

確定各個特征區域的特征值；

根據相鄰關鍵幀中對應的特征區域的特征值，確定相鄰關鍵幀的相似度；

根據相鄰關鍵幀的相似度，從所有關鍵幀中確定場景切換幀。

在一種可能的實現方式中，所述視頻幀的全局特征值為所述視頻幀的所有像素的平均灰度值；

根據視頻的所有視頻幀的全局特征值，從所有視頻幀中確定關鍵幀，包括：

在某一視頻幀的全局特征值與所述視頻幀的上一視頻幀的全局特征值之差的絕對值大于第一閾值的情況下，將所述視頻幀確定為關鍵幀。

在一種可能的實現方式中，提取各個關鍵幀的特征區域，包括：

對于每個關鍵幀，根據所述關鍵幀中各個像素與相鄰像素的像素值的差值，從所述關鍵幀中提取特征區域。

在一種可能的實現方式中，確定各個特征區域的特征值，包括：

根據各個特征區域的像素梯度向量確定各個特征區域的特征值，其中，像素梯度向量為灰度梯度向量或者RGB梯度向量。

在一種可能的實現方式中，根據相鄰關鍵幀中對應的特征區域的特征值，確定相鄰關鍵幀的相似度，包括：

計算相鄰關鍵幀中對應的特征區域的特征值的余弦距離；

根據相鄰關鍵幀中對應的特征區域的特征值的余弦距離，確定相鄰關鍵幀的相似度。