[發(fā)明專利]一種視頻掉幀檢測方法、視頻掉幀檢測裝置及存儲介質(zhì)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110374017.3
• 申請日: 2021-04-07
• 公開（公告）號: CN115187885A
• 公開（公告）日: 2022-10-14
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 徐璐;劉陽興
• 申請（專利權(quán)）人: 武漢TCL集團工業(yè)研究院有限公司
• 主分類號: G06V20/40
• 分類號: G06V20/40;G06V10/74
• 代理公司: 深圳市君勝知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 44268
• 代理人: 溫宏梅;徐凱凱

1.一種視頻掉幀檢測方法，其特征在于，包括：

使用拍攝裝置拍攝智能終端播放的視頻；

從所述視頻中抽取拖影幀；

根據(jù)所述拖影幀確定所述智能終端掉幀的判斷結(jié)果。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的視頻掉幀檢測方法，其特征在于，所述使用拍攝裝置拍攝智能終端播放的視頻之前，還包括：

設(shè)置所述拍攝裝置的拍攝幀率為所述智能終端的顯示幀率的K倍。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的視頻掉幀檢測方法，其特征在于，所述從所述視頻中抽取拖影幀，包括：

從所述視頻中抽取視頻幀；

對所述視頻幀進行拖影識別，從所述視頻幀中抽取所述拖影幀。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的視頻掉幀檢測方法，其特征在于，所述根據(jù)所述拖影幀確定所述智能終端掉幀的判斷結(jié)果，包括：

根據(jù)所述拖影幀確定目標拖影幀；

根據(jù)相鄰的目標拖影幀的位置差值與K的比較結(jié)果，確定所述智能終端掉幀的判斷結(jié)果。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的視頻掉幀檢測方法，其特征在于，所述根據(jù)所述拖影幀確定目標拖影幀，包括：

按照幀順序?qū)⑺鐾嫌皫譃槎鄠€幀組，各所述幀組分別包括多個拖影幀；

順序計算各所述幀組中多個拖影幀的平均模糊值，并將當前位次計算的平均模糊值與首位次計算的平均模糊值進行對比；

若當前位次的平均模糊值大于首位次的平均模糊值，判定所述目標拖影幀存在于當前幀組中。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的視頻掉幀檢測方法，其特征在于，各所述幀組分別包括K個拖影幀。

7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的視頻掉幀檢測方法，其特征在于，所述按照幀順序?qū)⑺鐾嫌皫譃槎鄠€幀組，各所述幀組分別包括多個拖影幀之前，還包括：

從所述拖影幀中篩選出灰度值在預設(shè)灰度范圍內(nèi)且像素數(shù)量大于數(shù)量閾值的拖影幀，以作為組成各所述幀組的拖影幀。

8.根據(jù)權(quán)利要求5所述的視頻掉幀檢測方法，其特征在于，所述判定所述目標拖影幀存在于當前幀組中之后，還包括：

將所述當前幀組中模糊值小于首次位的平均模糊值且高于預設(shè)模糊閾值的拖影幀設(shè)定為所述目標拖影幀。

9.根據(jù)權(quán)利要求4所述的視頻掉幀檢測方法，其特征在于，所述根據(jù)相鄰的目標拖影幀的位置差值與K的比較結(jié)果，確定所述智能終端掉幀的判斷結(jié)果，包括：

計算相鄰的目標拖影幀之間的位置差值；

當所述位置差值小于或等于K時，判定所述智能終端未掉幀。

10.根據(jù)權(quán)利要求4所述的視頻掉幀檢測方法，其特征在于，所述根據(jù)相鄰的目標拖影幀的位置差值與K的比較結(jié)果，確定所述智能終端掉幀的判斷結(jié)果，包括：

計算相鄰的目標拖影幀之間的位置差值；

當所述位置差值大于K時，計算所述目標拖影幀與相鄰的拖影幀之間的相似度，根據(jù)所述相似度確定是否掉幀；

若所述相似度高于相似閾值，則判定所述智能終端掉幀；

若所述相似度低于所述相似閾值，則判定所述智能終端未掉幀。

11.一種視頻掉幀檢測裝置，其特征在于，所述視頻掉幀檢測裝置用于檢測智能終端是否掉幀，所述視頻掉幀檢測裝置包括：

拍攝模塊，所述拍攝模塊用于拍攝智能終端播放的視頻；

視頻識別模塊，所述視頻識別模塊用于從所述視頻中抽取拖影幀；

判斷模塊，所述判斷模塊用于根據(jù)所述拖影幀確定所述智能終端掉幀的判斷結(jié)果。

12.一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質(zhì)存儲有智能終端的視頻掉幀檢測程序，所述智能終端的視頻掉幀檢測程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如權(quán)利要求1-10任一項所述的視頻掉幀檢測方法的步驟。