[發明專利]視頻片段提取方法、裝置、電子設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202110625335.2
• 申請日: 2021-06-04
• 公開（公告）號: CN113392741A
• 公開（公告）日: 2021-09-14
• 發明（設計）人: 趙勇;夏鵬飛
• 申請（專利權）人: 北京格靈深瞳信息技術股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62
• 代理公司: 北京新知遠方知識產權代理事務所(普通合伙) 11397
• 代理人: 馬軍芳;張艷

1.一種視頻片段提取方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取視頻數據；

識別所述視頻數據中每幀圖像的人體骨骼關鍵點；

基于所述人體骨骼關鍵點，構建與每幀圖像對應的運動姿態向量；

通過聚類算法對所述運動姿態向量進行聚類，得到聚類結果，并根據所述聚類結果從所述視頻數據中提取視頻片段。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述識別所述視頻數據中每幀圖像的人體骨骼關鍵點，包括：

通過人體骨骼關鍵點檢測算法，檢測所述視頻數據中的每幀圖像；

根據檢測結果獲取每幀圖像中的人體骨骼關鍵點，以及所述人體骨骼關鍵點的三維坐標。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述人體骨骼關鍵點，構建與每幀圖像對應的運動姿態向量，包括：

將所述人體骨骼關鍵點按照第一預設規則組合成關鍵點序列，所述關鍵點序列包括三個人體關鍵點；

根據所述人體骨骼關鍵點的三維坐標，按照第二規則計算所述關鍵點序列對應的角度；

將所述角度所構成的向量作為所述運動姿態向量。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據所述人體骨骼關鍵點的三維坐標，計算所述關鍵點序列對應的角度，包括：

根據所述三維坐標計算所述關鍵點序列對應的角度的余弦值。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述通過聚類算法對所述運動姿態向量進行聚類，得到聚類結果，并根據所述聚類結果從所述視頻數據中提取視頻片段，包括：

使用類別數量為目標數量的聚類算法對所述運動姿態向量進行聚類，得到目標數量個聚類簇；

從所述視頻數據中提取同一聚類簇中的運動姿態向量所對應的圖像；

將所述同一聚類簇中的圖像按照在所述視頻數據中的時間順序組合成視頻片段。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述從所述視頻數據中提取同一聚類簇中的運動姿態向量所對應的圖像，包括：

為每個聚類簇設置簇號；

獲取同一聚類簇中的運動姿態向量所對應的圖像，將所述簇號作為所述圖像的編號；

提取所述視頻數據中編號相同的圖像。

7.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，在使用聚類算法對所述運動姿態向量進行聚類，得到目標數量個聚類簇之前，還包括：

使用不同類別數量的同一聚類算法對所述運動姿態向量進行聚類，得到與所述類別數量對應的聚類結果；

基于同一評估方式對所述聚類結果進行評估，得到與所述聚類結果對應的評估參數；

根據所述評估參數從所述聚類結果中確定目標聚類結果；

獲取與所述目標聚類結果對應的類別數量為所述目標類別數量。

8.一種視頻片段提取裝置，其特征在于，所述裝置包括：

獲取模塊，用于獲取視頻數據；

關鍵點識別模塊，用于識別所述視頻數據中每幀圖像的人體骨骼關鍵點；

向量構建模塊，用于基于所述人體骨骼關鍵點，構建與每幀圖像對應的運動姿態向量；

提取模塊，用于通過聚類算法對所述運動姿態向量進行聚類，得到聚類結果，并根據所述聚類結果從所述視頻數據中提取視頻片段。

9.一種電子設備，其特征在于，所述電子設備包括：

一個或多個處理器；

存儲器，與所述一個或多個處理器電連接；

一個或多個應用程序，其中所述一個或多個應用程序被存儲在所述存儲器中并被配置為由所述一個或多個處理器執行，所述一個或多個應用程序配置用于執行如權利要求1至7任一項所述的方法。

10.一種計算機可讀取存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀取存儲介質中存儲有程序代碼，所述程序代碼可被處理器調用執行如權利要求1至7任一項所述的方法。