[發明專利]一種基于場景的視頻識別方式優化及推送方法有效
| 申請號： | 201810921834.4 | 申請日： | 2018-08-14 |
| 公開（公告）號： | CN109063667B | 公開（公告）日： | 2021-02-19 |
| 發明（設計）人： | 邸磊 | 申請（專利權）人： | 視云融聚（廣州）科技有限公司 |
| 主分類號： | G06K9/00 | 分類號： | G06K9/00 |
| 代理公司： | 成都頂峰專利事務所(普通合伙) 51224 | 代理人： | 李想 |
| 地址： | 510000 廣東省廣州市高新技術*** | 國省代碼： | 廣東;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 場景 視頻 識別 方式 優化 推送 方法 | ||
1.一種基于場景的視頻識別方式優化及推送方法，其特征在于，包括如下步驟：
S1：根據視頻內容對視頻進行場景分類；
S2：分類后的視頻傳輸至與該類視頻相匹配的處理設備進行處理，以得到處理結果；
所述步驟S1包括：
a1：預先根據視頻內容劃分多個不同的視頻場景類型，給每個視頻場景類型預設頻繁鏡頭集合和標簽；
a2：將待分析的視頻與頻繁鏡頭集合進行相關性對比，相關性最高的頻繁鏡頭集合的場景類型即為待分析視頻的場景類型；
a3：相關性對比后將選定的視頻場景類型的標簽標記在待分析視頻上；
所述步驟a2包括：
c1：鏡頭檢測，先對待分析視頻進行視頻幀描述，然后建立視頻連續信號，
再進行基于閾值邊界檢測；
c2：關鍵幀提取，對待分析視頻進行關鍵幀提取，去除冗余內容；
c3：場景分割，先對經過關鍵幀提取操作后的待分析視頻進行描述；然后進行鏡頭間相關性計算，將待分析視頻與頻繁鏡頭集合進行相關性比對，選出相關性最高的頻繁鏡頭集合；再將該待分析視頻與頻繁鏡頭集合共同組成新的頻繁鏡頭集合；
所述步驟S2包括：
b1：預先給不同的處理設備匹配對應的標簽；
b2：當接收到標記后的待分析視頻的信號后，讀取待分析視頻上的標簽，
將對應標簽的待分析視頻分配到對應的處理設備進行處理；
b3：對應的處理設備對待分析視頻進行處理，得出處理結果。
2.根據權利要求1所述的一種基于場景的視頻識別方式優化及推送方法，其特征在于：所述步驟a1中預設的頻繁鏡頭集合中，包括相同的場景類型500個以上。
3.根據權利要求1所述的一種基于場景的視頻識別方式優化及推送方法，其特征在于：定期對步驟c3中形成的新的頻繁鏡頭集合進行抽檢，保證頻繁鏡頭集合的準確度在85％以上。
4.根據權利要求1所述的一種基于場景的視頻識別方式優化及推送方法，其特征在于：所述步驟c1中，邊界檢測在閾值為10-1000的情況下進行。
5.根據權利要求1所述的一種基于場景的視頻識別方式優化及推送方法，其特征在于：所述步驟c3中，還包括未分配鏡頭的處理；若經過鏡頭間相關性計算后，各個頻繁鏡頭集合與待分析視頻的相關性都低于50％，則將該視頻進行特殊標記，以待人工處理。
6.根據權利要求1所述的一種基于場景的視頻識別方式優化及推送方法，其特征在于：所述步驟S2或b2中的處理設備包括百度人臉識別設備、深瞐車輛識別設備、人人智能的人臉識別設備和格靈深瞳的人臉識別設備中的一種或多種。
7.根據權利要求1所述的一種基于場景的視頻識別方式優化及推送方法，其特征在于：所述步驟S1中，視頻內容的分類包括車輛的場景、人且人數稀疏的場景、人且人數稠密的場景以及下雨時因為打傘人臉被遮擋的場景中的一種或多種。
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