[發明專利]一種漸變轉場的識別方法及系統

有效

• 申請號: 202010165457.3
• 申請日: 2020-03-11
• 公開（公告）號: CN111428589B
• 公開（公告）日: 2023-05-30
• 發明（設計）人: 王燦進
• 申請（專利權）人: 新華智云科技有限公司;新華融合媒體科技發展（北京）有限公司
• 主分類號: G06V20/40
• 分類號: G06V20/40;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/74
• 代理公司: 杭州裕陽聯合專利代理有限公司 33289
• 代理人: 田金霞

1.一種漸變轉場的識別方法，其特征在于，包括以下步驟：

獲取待檢測視頻，利用預設的滑動窗口遍歷所述待檢測視頻，獲得第一視頻片段；

基于預設的轉場識別模型對所述第一視頻片段進行轉場識別，對識別出轉場的第一視頻片段進行提取，獲得第二視頻片段；

基于預設的類型預測模型對各第二視頻片段的轉場類型進行預測，獲得各第二視頻片段的轉場類型；

基于各第二視頻片段的轉場類型確定所述待檢測視頻中的轉場區間，并確定所述轉場區間的轉場類型，具體步驟為：

根據所得轉場類型生成預測結果數組，所述預測結果數組表示各第一視頻片段的轉場類型；

將轉場類型為無轉場的數據從所述預測結果數組中剔除，獲取至少一個連續區間，將所述連續區間作為轉場區間，并提取轉場區間內數量最多的轉場類型作為所述轉場區間的轉場類型。

2.根據權利要求1所述的漸變轉場的識別方法，其特征在于，轉場識別模型的獲取方法為：

收集樣本視頻片段，判斷所述樣本視頻片段是否包含轉場，將包含轉場的樣本視頻片段作為訓練正樣本，將不包含轉場的樣本視頻片段作為訓練負樣本；

利用所述訓練正樣本和所述訓練負樣本訓練獲得轉場識別模型，所述轉場識別模型用于識別所輸入的第一視頻片段是否為轉場。

3.根據權利要求2所述的漸變轉場的識別方法，其特征在于，類型預測模型的獲取方法為：

基于轉場類型對所述訓練正樣本進行標注，生成預測訓練數據；

利用所述預測訓練數據訓練獲得類型預測模型，所述類型預測模型的輸入為第二視頻片段，輸出為所述第二視頻片段的轉場類型或所述第二視頻片段的特征。

4.根據權利要求3所述的漸變轉場的識別方法，其特征在于，當類型預測模型的輸出為特征時，基于預設的類型預測模型對各第二視頻片段的轉場類型進行預測，獲得各第二視頻片段的轉場類型的具體步驟為：

將類型預測模型輸出的特征作為第一特征；

將所述第一特征與預設的轉場特征庫中的第二特征進行相似度匹配，獲得匹配結果，根據所述匹配結果確定所述第一特征的轉場類型，并將所述轉場類型作為相應第二視頻片段所對應的轉場類型。

5.根據權利要求4所述的漸變轉場的識別方法，其特征在于，將所述第一特征與預設的轉場特征庫中的第二特征進行相似度匹配，獲得匹配結果，根據所述匹配結果確定所述第一特征的轉場類型，并將所述轉場類型作為相應第二視頻片段所對應的轉場類型的具體步驟為：

分別計算所述第一特征與各第二特征的余弦距離，根據所述余弦距離生成特征距離值；

獲取最佳特征距離值，并判斷所述最佳特征距離值是否符合預設的核驗條件，當符合預設的核驗條件時，將最佳特征距離值對應的第二特征的轉場類型作為第一特征的轉場類型，否則判定第一特征的轉場類型為無轉場。

6.一種漸變轉場的識別系統，其特征在于，包括：

預處理模塊，用于獲取待檢測視頻，還用于利用預設的滑動窗口遍歷所述待檢測視頻，獲得第一視頻片段；

轉場識別模塊，用于基于預設的轉場識別模型對所述第一視頻片段進行轉場識別，還用于對識別出轉場的第一視頻片段進行提取，獲得第二視頻片段；

類型預測模塊，用于基于預設的類型預測模型對各第二視頻片段的轉場類型進行預測，獲得各第二視頻片段的轉場類型；

定位識別模塊，用于基于各第二視頻片段的轉場類型確定所述待檢測視頻中的轉場區間，并確定所述轉場區間的轉場類型；

所述定位識別模塊被配置為：

根據所得轉場類型生成預測結果數組，所述預測結果數組表示各第一視頻片段的轉場類型；

將轉場類型為無轉場的數據從所述預測結果數組中剔除，獲取至少一個連續區間，將所述連續區間作為轉場區間，并提取轉場區間內數量最多的轉場類型作為所述轉場區間的轉場類型。