[發明專利]視頻處理方法、裝置、計算機設備和存儲介質

在審

• 申請號: 202110062919.3
• 申請日: 2021-01-18
• 公開（公告）號: CN113569093A
• 公開（公告）日: 2021-10-29
• 發明（設計）人: 李少波
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06F16/783
• 分類號: G06F16/783;G06F16/75;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: 劉佳妮

1.一種視頻處理方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取待處理視頻，所述待處理視頻用于描述目標對象；

將所述待處理視頻劃分為多個視頻片段后，獲得各所述視頻片段在所述待處理視頻中的位置信息，各所述視頻片段用于描述所述目標對象的不同內容；

將各所述視頻片段分別劃分為多個視頻單元；

基于各所述視頻單元對應的視頻特征和各所述視頻單元所在的視頻片段對應的位置信息，獲得各所述視頻單元的內容核心程度；

根據所述內容核心程度，從所述待處理視頻中確定描述所述目標對象的核心視頻。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述將所述待處理視頻劃分為多個視頻片段，包括：

獲取所述待處理視頻中各視頻幀的特征向量；

根據所述特征向量對各所述視頻幀進行聚類處理，得到多個聚類簇；

根據劃分至同一個聚類簇的視頻幀，得到多個所述視頻片段。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據所述特征向量對各所述視頻幀進行聚類處理，得到多個聚類簇，包括：

從所述待處理視頻的各視頻幀中選取目標數量的視頻幀，作為聚類中心；

根據各所述視頻幀的特征向量與所述聚類中心的特征向量之間的相似度，對各所述視頻幀進行聚類處理，得到所述目標數量的聚類簇。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

在按照所述目標數量進行聚類處理并獲得所述視頻片段后，遍歷所述待處理視頻的各視頻幀；

確定遍歷的當前視頻幀與同一視頻片段中其它視頻幀之間的簇內相似度；

確定遍歷的當前視頻幀與其他視頻片段之間的簇外相似度；

根據所述簇內相似度與所述簇外相似度之間的差異，確定所述當前視頻幀對應的聚類系數；

根據遍歷結束后所獲得的所述待處理視頻中各視頻幀對應的聚類系數，確定按所述目標數量進行聚類處理所對應的聚類分數；

根據聚類分數最高時所述目標數量所對應的聚類簇，確定所述待處理視頻對應的多個所述視頻片段。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述將各所述視頻片段分別劃分為多個視頻單元，包括：

獲取所述視頻片段中各視頻幀的特征向量；

根據所述特征向量對所述視頻片段中各視頻幀進行聚類處理，得到多個聚類簇；

根據劃分至同一個聚類簇的視頻幀，得到多個所述視頻單元。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述根據所述特征向量對所述視頻片段中各視頻幀進行聚類處理，得到多個聚類簇，包括：

從所述視頻片段的各視頻幀中選取目標數量的視頻幀，作為聚類中心；

根據各所述視頻幀的特征向量與所述聚類中心的特征向量之間的相似度，對所述視頻片段中各視頻幀進行聚類處理，得到所述目標數量的聚類簇。

7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

在按照所述目標數量進行聚類處理并獲得所述視頻單元后，遍歷所述視頻片段的各視頻幀；

確定遍歷的當前視頻幀與同一視頻單元中其它視頻幀之間的簇內相似度；

確定遍歷的當前視頻幀與其他視頻單元之間的簇外相似度；

根據所述簇內相似度與所述簇外相似度之間的差異，確定所述當前視頻幀對應的聚類系數；

根據遍歷結束后所獲得的所述視頻片段中各視頻幀對應的聚類系數，確定按所述目標數量進行聚類處理所對應的聚類分數；

根據聚類分數最高時所述目標數量所對應的聚類簇，確定所述視頻片段對應的多個所述視頻單元。

8.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

將所述待處理視頻輸入訓練好的核心視頻生成模型；

通過所述核心視頻生成模型中的特征向量生成網絡，對所述待處理視頻中各視頻幀進行特征向量提取，獲得各所述視頻幀對應的特征向量。