[發明專利]視頻檢測方法、裝置、存儲介質及計算機設備

有效

• 申請號: 202010218970.4
• 申請日: 2020-03-25
• 公開（公告）號: CN111444826B
• 公開（公告）日: 2023-09-29
• 發明（設計）人: 方楊;徐敘遠;楊喻茸;龔國平
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06V20/40
• 分類號: G06V20/40;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/045;G06N3/09;G06N3/088
• 代理公司: 深圳翼盛智成知識產權事務所(普通合伙) 44300
• 代理人: 汪阮磊

本申請實施例公開了一種視頻檢測方法、裝置、存儲介質及計算機設備，其中，該方法包括：從待檢測視頻中獲取目標視頻圖像，然后檢測目標視頻圖像的顯著區域和顯著區域對應的顯著程度，并根據顯著區域和顯著區域對應的顯著程度，提取目標視頻圖像的全局特征和細節特征，接著根據全局特征和所述細節特征，生成待檢測視頻的視頻指紋特征，最后將視頻指紋特征與特征數據庫中的模板指紋特征進行相似度匹配，可以有效識別具有邊框、黑邊、毛玻璃等復雜場景的視頻以及背景相似而主體不同的視頻，提升視頻識別的準確率。

技術領域

本申請涉及計算機技術領域，具體涉及一種視頻檢測方法、裝置、存儲介質及計算機設備。

背景技術

隨著互聯網計算的發展以及短視頻業務飛速發展，視頻生產者越來越多，導致視頻的內容越來越復雜。而短視頻中往往具有較多邊框、黑邊、毛玻璃的復雜場景，或者背景相似而主體不同的視頻。

在目前的視頻識別技術中，大部分采用深度學習網絡來進行視頻識別，但是目前的網絡模型對復雜場景或背景相似的短視頻很難有效識別。

發明內容

本申請實施例提供一種視頻檢測方法、裝置、存儲介質及計算機設備，可以有效識別具有邊框、黑邊、毛玻璃等復雜場景的視頻以及背景相似而主體不同的視頻，提升視頻識別的準確率率，降低視頻庫中的視頻重復率，減少數據存儲成本。

本申請實施例提供了一種視頻檢測方法，所述方法包括：

從待檢測視頻中獲取目標視頻圖像；

檢測所述目標視頻圖像的顯著區域和所述顯著區域對應的顯著程度；

根據所述顯著區域和所述顯著區域對應的顯著程度，提取所述目標視頻圖像的全局特征和細節特征；

根據所述全局特征和所述細節特征，生成所述待檢測視頻的視頻指紋特征；

將所述視頻指紋特征與特征數據庫中的模板指紋特征進行相似度匹配。

本申請實施例還提供一種視頻檢測裝置，所述裝置包括：

獲取單元，用于從待檢測視頻中獲取目標視頻圖像；

檢測單元，用于檢測所述目標視頻圖像的顯著區域和所述顯著區域對應的顯著程度；

提取單元，用于根據所述顯著區域和所述顯著區域對應的顯著程度，提取所述目標視頻圖像的全局特征和細節特征；

生成單元，用于根據所述全局特征和所述細節特征，生成所述待檢測視頻的視頻指紋特征；

處理單元，用于將所述視頻指紋特征與特征數據庫中的模板指紋特征進行相似度匹配。

在一些實施例中，所述檢測單元，具體用于通過訓練后的指紋提取模型中的顯著區域檢測模塊，檢測所述目標視頻圖像的顯著區域和所述顯著區域對應的顯著程度；

所述提取單元，具體用于根據所述顯著區域和所述顯著區域對應的顯著程度，通過訓練后的指紋提取模型中的全局特征提取模塊和細節特征提取模塊，對應提取所述目標視頻圖像的全局特征和細節特征；

其中，所述訓練后的指紋提取模型為采用從訓練樣本集中獲取的三元組樣本圖像進行訓練后得到的模型，所述三元組樣本圖像包括類別相同的第一樣本圖像和第二樣本圖像，以及類別與所述第一樣本圖像不同的第三樣本圖像。

在一些實施例中，所述檢測單元，包括：

第一訓練子單元，用于將所述三元組樣本圖像輸入所述顯著區域檢測模塊中進行學習訓練，以更新所述顯著區域檢測模塊的模塊參數，生成訓練后的顯著區域檢測模塊；

檢測子單元，用于通過所述訓練后的顯著區域檢測模塊，檢測所述目標視頻圖像的顯著區域；