[發明專利]視頻鏡頭切換檢測方法及裝置、計算機可讀存儲介質

在審

• 申請號: 202010164726.4
• 申請日: 2020-03-11
• 公開（公告）號: CN111476101A
• 公開（公告）日: 2020-07-31
• 發明（設計）人: 周曉曉
• 申請（專利權）人: 咪咕文化科技有限公司;中國移動通信集團有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 上海晨皓知識產權代理事務所(普通合伙) 31260
• 代理人: 成麗杰

1.一種視頻鏡頭切換檢測方法，其特征在于，包括：

對目標視頻進行抽幀處理，獲取多個視頻幀，依次將相鄰的兩個所述視頻幀作為目標視頻幀和檢測視頻幀，計算得到所述目標視頻幀和所述檢測視頻幀之間的相似距離；

當所述相似距離大于預設閾值時，將所述目標視頻幀作為鏡頭切換幀。

2.根據權利要求1所述的視頻鏡頭切換檢測方法，其特征在于，所述計算得到所述目標視頻幀和所述檢測視頻幀之間的相似距離，具體包括：

對所述目標視頻幀和所述檢測視頻幀分別進行特征提取，獲取所述目標視頻幀的特征作為目標特征，獲取所述檢測視頻幀的特征作為檢測特征；

計算所述目標特征和所述檢測特征的差值作為特征差；

根據所述特征差確定所述相似距離。

3.根據權利要求2所述的視頻鏡頭切換檢測方法，其特征在于，所述對所述目標視頻幀和所述檢測視頻幀分別進行特征提取，具體包括：

利用Ale×Net模型對所述目標視頻幀和所述檢測視頻幀分別進行特征提取，所述Ale×Net模型包括多個卷積層、多個relu層、以及多個池化層；

其中，各個所述relu層用于輸出所述目標視頻幀的特征作為目標特征得到多個所述目標特征、并用于輸出所述檢測視頻幀的特征作為檢測特征得到多個所述檢測特征；

所述計算所述目標特征和所述檢測特征的差值作為特征差，具體包括：

計算各個所述relu層輸出的所述目標特征與同一所述relu層輸出的所述檢測特征的差值作為特征差，得到多個所述特征差。

4.根據權利要求2所述的視頻鏡頭切換檢測方法，其特征在于，所述根據所述特征差確定所述相似距離，具體包括：

利用卷積組NetLinlayer對所述特征差進行特征提取、獲取與所述特征差一一對應的輸出矩陣，所述卷積組NetLinlayer包括Dropout層和卷積層；

獲取各個所述輸出矩陣的行平均值，得到多個行平均值矩陣；

獲取各個所述行平均值矩陣的列平均值；

將所述列平均值的和值作為所述相似距離。

5.根據權利要求1所述的視頻鏡頭切換檢測方法，其特征在于，所述計算得到所述目標視頻幀和所述檢測視頻幀之間的相似距離前，還包括：

構建相似距離計算模型；

根據多個訓練圖像集對所述相似距離計算模型進行數據訓練；

所述訓練圖像集包括第一圖像、第二圖像、參考圖像及預設標志，所述預設標志用于表征所述第一圖像與所述參考圖像的相似度和所述第二圖像與所述參考圖像的相似度的大小關系。

6.根據權利要求5所述的視頻鏡頭切換檢測方法，其特征在于，所述對所述相似距離計算模型進行數據訓練，具體包括：

根據所述相似距離計算模型計算得到各個所述訓練圖像集中所述第一圖像與所述參考圖像的相似距離作為第一相似距離；

根據所述相似距離計算模型計算得到各個所述訓練圖像集中所述第二圖像與所述參考圖像的相似距離作為第二相似距離；

根據所述第一相似距離和所述第二相似距離構建訓練矩陣；

根據所述訓練矩陣獲取所述第一圖像、所述第二圖像分別與所述參考圖像的相似概率；

根據所述相似概率和所述預設標志，建立所述相似距離計算模型的損失函數。

7.根據權利要求6所述的視頻鏡頭切換檢測方法，其特征在于，所述根據所述第一相似距離和所述第二相似距離構建訓練矩陣，具體包括：

對所述第一相似距離和所述第二相似距離分別進行除法和減法運算，形成所述訓練矩陣；

所述根據所述訓練矩陣獲取所述第一圖像、所述第二圖像分別與所述參考圖像的相似概率，具體包括：

利用預設卷積組、根據所述訓練矩陣獲取所述第一圖像、所述第二圖像分別與所述參考圖像的相似概率，所述預設卷積組包括相互連接的卷積層、LeakyRelu層及sigmod激活函數層。