[發明專利]一種視頻類別識別的方法及相關裝置

在審

• 申請號: 202010581315.5
• 申請日: 2020-06-23
• 公開（公告）號: CN111652186A
• 公開（公告）日: 2020-09-11
• 發明（設計）人: 湯勇;茍尚進
• 申請（專利權）人: 勇鴻（重慶）信息科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/40;G06K9/62
• 代理公司: 北京國坤專利代理事務所(普通合伙) 11491
• 代理人: 趙紅霞

1.一種視頻類別識別的方法，其特征在于，所述視頻類別識別的方法，包括以下步驟：

步驟一，圖像接收模塊利用接收端對視頻進行接收，并進行后續的處理；其中，接收端設置有接收天線、信號處理機和接收處理組件；

步驟二，根據獲取的視頻圖像信息，主控模塊分別控制圖像接收模塊、關鍵幀提取模塊、圖像降噪模塊、特征信息識別模塊、視頻庫模塊、特征信息比對模塊、識別結果輸出模塊、圖像儲存模塊各個模塊的運行；

步驟三，關鍵幀提取模塊利用相應的程序，從獲取的視頻信息中提取若干關鍵幀，同時圖像降噪模塊對提取的關鍵幀圖像進行降噪處理；

步驟四，特征信息識別模塊識別從獲取的視頻信息中提取的若干關鍵幀的特征信息；特征信息比對模塊將特征信息識別模塊識別的特征信息與視頻庫中各類視頻的特征信息進行比對并進行統計；

步驟五，比對統計后，識別結果輸出模塊將視頻類別的結果，進行輸出；圖像儲存模塊存儲各類視頻關鍵幀的特征數據；

步驟六，視頻庫模塊在視頻庫中，儲存各類對比視頻數據；無線信號收發模塊通過無線信號接收裝置將相應的視頻類別識別信息，傳遞到遠程終端；

所述特征信息識別模塊從獲取的視頻信息中提取的若干關鍵幀的特征信息的過程為：

對關鍵幀的圖像進行灰度化處理，并采用校正法對輸入圖像進行顏色空間的歸一化處理；

歸一化處理完成后，確定圖像中像素的梯度，并將圖像劃分成多個小區域；

根據劃分完成的小區域，計算圖像中的梯度直方圖，進行描述；

描述完成后，將劃分的小區域進行組合；

根據描述，建立一致的特征向量；同時對特征向量，進行解釋說明，最終得到所提取的圖像特征信息；

所述主控模塊分別控制圖像接收模塊、關鍵幀提取模塊、圖像降噪模塊、特征信息識別模塊、視頻庫模塊、特征信息比對模塊、識別結果輸出模塊、圖像儲存模塊各個模塊的運行的過程中，對數據進行融合的方法，包括：

將圖像接收模塊、關鍵幀提取模塊、圖像降噪模塊、特征信息識別模塊、視頻庫模塊、特征信息比對模塊、識別結果輸出模塊、圖像儲存模塊建立數據集；

根據建立的數據集，提取相應的特征向量，并對特征向量進行識別；

特征向量識別完成后，建立特征向量的關聯性；

利用融合算法將每一目標各傳感器數據進行合成，得到該目標的一致性解釋與描述。

2.如權利要求1所述視頻類別識別的方法，其特征在于，所述圖像接收模塊進行后續的處理過程為：

通過接收天線對視頻圖像的接收，利用接收處理組件對視頻圖像的解壓縮；

視頻圖像解壓縮完成后，信號處理機對圖像數據進行提取，并控制顯示屏顯示視頻圖像。

3.如權利要求2所述視頻類別識別的方法，其特征在于，所述視頻圖像的壓縮過程為：

將接受的視頻圖像信息，建立相應的壓縮集；對視頻中圖像分成一定數量的像素塊；

分解完成后，對像素塊鍵DCT變換，并進行量化處理；量化處理完成后，對相應的量化系數進行掃描，按照一定的壓縮比，進行變換壓縮。

4.如權利要求2所述視頻類別識別的方法，其特征在于，所述接收的視頻信息至少包括3個關鍵幀。

5.如權利要求1所述視頻類別識別的方法，其特征在于，所述圖像降噪模塊的降噪步驟為：

第一步，將清晰圖像和與清晰圖像對應的噪聲圖像作為一個訓練樣本，并以此構建訓練集；

第二步，構建關鍵幀圖像降噪模型；

第三步，利用訓練集訓練構建的關鍵幀圖像降噪模型，獲得訓練好的關鍵幀圖像降噪模型；

第四步，將待將噪關鍵幀圖像輸入至訓練好的圖像降噪模型，經計算輸出降噪圖像。

6.如權利要求5所述視頻類別識別的方法，其特征在于，所述第二步中，關鍵幀圖像降噪模型包括用于對待將噪關鍵幀圖像進行特征編碼的圖像特征編碼單元、用于對圖像特征編碼單元輸出的編碼特征圖進行解碼的圖像特征解碼單元；

所述圖像特征編碼單元包括特征提取模塊和10個編碼模塊，圖像解碼單元包括10個解碼模塊和圖像復原模塊。