[發明專利]視頻預測方法、裝置、計算機設備和可讀存儲介質

在審

• 申請號: 202010564352.5
• 申請日: 2020-06-19
• 公開（公告）號: CN111582254A
• 公開（公告）日: 2020-08-25
• 發明（設計）人: 周康明;郜杰
• 申請（專利權）人: 上海眼控科技股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 廣州華進聯合專利商標代理有限公司 44224
• 代理人: 仝麗

本申請涉及一種視頻預測方法、裝置、計算機設備和可讀存儲介質。該方法包括：將獲取的視頻數據輸入移動場預測網絡，得到預測移動場；預測移動場表征圖像中像素點的位置變化預測情況；將預測移動場、視頻數據的最后一幀圖像和預設矩陣輸入形變網絡，得到異常矩陣和下一時刻的參考預測圖像；異常矩陣表征參考預測圖像中發生異常移動的像素點位置；將異常矩陣和參考預測圖像輸入圖像生成網絡，得到下一時刻的預測圖像；將預測圖像添加至視頻數據的最后一幀圖像位置之后，刪除視頻數據的第一幀圖像，形成新的視頻數據，并返回執行將視頻數據輸入移動場預測網絡的步驟，直至得到預測視頻數據。該方法可大大提高得到的預測視頻數據的準確性。

技術領域

本申請涉及圖像處理技術領域，特別是涉及一種視頻預測方法、裝置、計算機設備和可讀存儲介質。

背景技術

視頻預測可以應用于很多場景，如拍攝行人、自動駕駛汽車等進行移動軌跡預測，氣象要素(溫度，濕度，風速等)的未來場預測，雷達回波的臨近預測等，通過對行人和汽車未來運動軌跡的預測，實現自動駕駛汽車提前預判制動等操作?；蛘咄ㄟ^對當前地區的氣象要素進行外推預測，預防惡劣天氣等帶來的影響等。

傳統技術中，通常將已獲得的視頻數據輸入訓練完成的深度學習網絡中，經過網絡的卷積等操作，對視頻數據中的每幀圖像特征進行分析，得到未來時間段的視頻數據。

然而，傳統技術僅通過每幀圖像特征進行直接的分析處理，其準確性不高。

發明內容

本申請針對傳統技術中進行視頻預測的準確性不高的問題，提供一種視頻預測方法、裝置、計算機設備和可讀存儲介質。

一種視頻預測方法，該方法包括：

將獲取的視頻數據輸入移動場預測網絡，得到預測移動場；該視頻數據包括多幀具有相同時間間隔的圖像，預測移動場表征圖像中像素點的位置變化預測情況；

將預測移動場、視頻數據的最后一幀圖像和預設矩陣輸入形變網絡，得到異常矩陣和下一時刻的參考預測圖像；預設矩陣與視頻數據中的圖像具有相同維度，異常矩陣表征參考預測圖像中發生異常移動的像素點位置；

將異常矩陣和參考預測圖像輸入圖像生成網絡，得到下一時刻的預測圖像；將預測圖像添加至視頻數據的最后一幀圖像位置之后，刪除視頻數據的第一幀圖像，形成新的視頻數據，并返回執行將視頻數據輸入移動場預測網絡的步驟，直至得到預設幀數的預測圖像，作為預測視頻數據。

在其中一個實施例中，將預測移動場、視頻數據的最后一幀圖像和預設矩陣輸入形變網絡，得到異常矩陣和下一時刻的參考預測圖像，包括：

通過形變網絡對預測移動場和視頻數據的最后一幀圖像進行預測處理，得到下一時刻的參考預測圖像；

通過形變網絡對預測移動場和預設矩陣進行變換處理，得到異常矩陣。

在其中一個實施例中，通過形變網絡對預測移動場和預設矩陣進行變換處理，得到異常矩陣，包括：

將預測移動場和預設矩陣輸入形變網絡，輸出變換矩陣；

根據變換矩陣中各位置的值，確定異常矩陣。

在其中一個實施例中，將異常矩陣和參考預測圖像輸入圖像生成網絡，得到下一時刻的預測圖像，包括：

將異常矩陣和參考預測圖像進行通道連接后輸入圖像生成網絡，得到下一時刻的預測圖像。

在其中一個實施例中，上述方法還包括：

獲取樣本視頻數據；

將樣本視頻數據輸入初始移動場預測網絡，得到樣本移動場；

將樣本移動場、樣本視頻數據的最后一幀圖像和預設矩陣輸入初始形變網絡，得到樣本異常矩陣和下一時刻的參考樣本預測圖像；