[發明專利]一種景別類型判斷方法、裝置、電子設備和存儲介質在審

申請號：	202110358366.6	申請日：	2021-04-01
公開（公告）號：	CN113705309A	公開（公告）日：	2021-11-26
發明（設計）人：	曹瓊;雒雅楠;車翔	申請（專利權）人：	騰訊科技（深圳）有限公司
主分類號：	G06K9/00	分類號：	G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62
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：	李漢亮
地址：	518057 廣東省深圳***	國省代碼：	廣東;44
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摘要：
搜索關鍵詞：	一種類型判斷方法裝置電子設備存儲介質
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【說明書】：

本發明實施例公開了一種景別類型判斷方法、裝置、電子設備和存儲介質；可以獲取基于無標注的樣本圖像和樣本圖像對應的景深估計樣本圖像訓練得到的景深估計模型，景深估計樣本圖像為景深估計模型對樣本圖像提取樣本深度特征圖后，進行圖像重建得到，通過景深估計模型，提取待判斷圖像的深度特征圖，深度特征圖包括待判斷圖像中各像素點的景深信息，基于深度特征圖中各像素點的景深信息，計算得到待判斷圖像的目標景深信息，基于預設的景深信息與景別類型的對應關系，以及目標景深信息，確定待判斷圖像對應的目標景別類型；因此本發明實施例的方法可以基于人工智能技術，使用無標注樣本圖像進行訓練，減少對人工標注的數據的依賴，節約人力資源。

技術領域

本發明涉及圖像技術領域，具體涉及一種景別類型判斷方法、裝置、電子設備和存儲介質。

背景技術

近年來，隨著人工智能的普及，自動化的視頻或圖像素材編目，引起了越來越多的關注。景別作為標簽之一，是編目過程中重要的一項。景別識別的目標，是對圖像或者視頻中的某一幀識別出其屬于近景、中景、遠景、全景或特寫。

目前，在判斷視頻或者圖像的景別時采取的主要方法是，通常的做法是人工對圖片或視頻幀進行景別的近景、中景、遠景、全景及特寫的標注，再通過分類任務進行機器學習。但是這種方法依賴于標注數據的質量，由于景別的標準規范中的界限難以界定，特別是近景和中景、中景與遠景的界限，人工標注的一致率會比較低。此外，不同電視臺的標準規范不一樣，不同場景需要不同的標注數據，如果標準改變，數據需要重新標注，耗費大量的人力。因此，分類任務的效果不是很理想，對人力資源的需求大。

發明內容

本發明實施例提供一種景別類型判斷方法、裝置、電子設備和存儲介質，可以減少對人工標注的數據的依賴，節約人力資源，提高確定景別類型的準確性。

本發明實施例提供一種景別類型判斷方法，包括：

獲取景深估計模型，所述景深估計模型基于無標注的樣本圖像和所述樣本圖像對應的景深估計樣本圖像訓練得到，所述景深估計樣本圖像為所述景深估計模型對所述樣本圖像提取樣本深度特征圖后，基于所述樣本深度特征圖進行圖像重建得到，所述樣本深度特征圖包括所述樣本圖像中各像素點的景深信息；

通過所述景深估計模型，提取待判斷圖像的深度特征圖，所述深度特征圖包括所述待判斷圖像中各像素點的景深信息；

基于所述深度特征圖中各像素點的景深信息，計算得到所述待判斷圖像的目標景深信息；

基于預設的景深信息與景別類型的對應關系，以及所述目標景深信息，確定所述待判斷圖像對應的目標景別類型。

相應的，本發明實施例還提供一種景別類型判斷裝置，包括：

模型獲取單元，用于獲取景深估計模型，所述景深估計模型基于無標注的樣本圖像和所述樣本圖像對應的景深估計樣本圖像訓練得到，所述景深估計樣本圖像為所述景深估計模型對所述樣本圖像提取樣本深度特征圖后，基于所述樣本深度特征圖進行圖像重建得到，所述樣本深度特征圖包括所述樣本圖像中各像素點的景深信息；

特征提取單元，用于通過所述景深估計模型，提取待判斷圖像的深度特征圖，所述深度特征圖包括所述待判斷圖像中各像素點的景深信息；

景深估計單元，用于基于所述深度特征圖中各像素點的景深信息，計算得到所述待判斷圖像的目標景深信息；

類型判斷單元，用于基于預設的景深信息與景別類型的對應關系，以及所述目標景深信息，確定所述待判斷圖像對應的目標景別類型。