[發明專利]一種視頻處理方法、裝置、電子設備和可讀存儲介質

在審

• 申請號: 202110700014.4
• 申請日: 2021-06-23
• 公開（公告）號: CN113313065A
• 公開（公告）日: 2021-08-27
• 發明（設計）人: 周亮
• 申請（專利權）人: 北京奇藝世紀科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京潤澤恒知識產權代理有限公司 11319
• 代理人: 呂俊秀

本發明實施例提供了一種視頻處理方法、裝置、電子設備和可讀存儲介質，所述方法包括：獲取當前視頻和所述當前視頻中視頻幀的時序信息；依據所述時序信息從所述當前視頻中抽取預設個數的視頻關鍵幀；分別對所述視頻關鍵幀進行圖像特征分析，得到對應的圖像特征分析結果；對所有的所述圖像特征分析結果進行特征融合，得到用于表征所述當前視頻的視頻特征信息；基于所述視頻特征信息計算所述當前視頻與預設視頻之間的相似度，判斷所述當前視頻是否為重復視頻。根據本發明實施例，通過在時序上尋找視頻關鍵幀，去除視頻內冗余的片段，同時提取視頻關鍵幀的圖像表達特征，在保證視頻表征有效性的同時解決了視頻特征提取費時的問題。

技術領域

本發明涉及多媒體技術領域，特別是涉及一種視頻處理方法、一種視頻處理裝置、一種電子設備和一種計算機可讀存儲介質。

背景技術

網絡視頻行業發展迅速、業態蓬勃，專業視頻網站更是成為影視、綜藝、體育資訊等內容的重要輸出平臺，重塑了社會群體的休閑娛樂方式，成為現代生活中不可或缺的一部分。

短視頻生態圈越來越受人們的歡迎，用戶可自由地上傳下載小視頻，分享日常生活。然而面對海量的視頻數據，其中一大部分屬于重復視頻。當前網絡上的重復視頻主要包括：為視頻增加水印，改變視頻格式，改變視頻幀率、增減片頭片尾、不同視頻的裁剪拼接等。傳統的采用DHash算法(差值哈希算法)進行視頻識別的方法無法對上述各種重復視頻的作弊方法進行識別。

發明內容

鑒于上述問題，提出了本發明實施例以便提供一種克服上述問題或者至少部分地解決上述問題的一種視頻處理方法和相應的一種視頻處理裝置、一種電子設備、以及一種計算機可讀存儲介質。

本發明實施例公開了一種視頻處理方法，所述方法包括：

獲取當前視頻和所述當前視頻中視頻幀的時序信息；

依據所述時序信息從所述當前視頻中抽取預設個數的視頻關鍵幀；

分別對所述視頻關鍵幀進行圖像特征分析，得到對應的圖像特征分析結果；

對所有的所述圖像特征分析結果進行特征融合，得到用于表征所述當前視頻的視頻特征信息；

基于所述視頻特征信息計算所述當前視頻與預設視頻之間的相似度，判斷所述當前視頻是否為重復視頻。

可選地，所述依據所述時序信息從所述當前視頻中抽取預設個數的視頻關鍵幀，包括：

獲取所述當前視頻的時長信息；

計算所述時長信息對應的視頻長度與所述預設個數的比值，并將所述比值作為取樣間隔；

依據所述時序信息從所述當前視頻中按照所述取樣間隔等間依次抽取所述預設個數的所述視頻關鍵幀。

可選地，所述分別對所述視頻關鍵幀進行圖像特征分析，得到對應的圖像特征分析結果，包括：

分別將所述視頻關鍵幀輸入預置的卷積神經網絡模型，得到對應的關鍵幀向量特征信息，并將所述關鍵幀向量特征信息作為所述圖像特征分析結果。

可選地，所述視頻特征信息包括視頻向量特征信息，所述對所有的所述圖像特征分析結果進行特征融合，得到用于表征所述當前視頻的視頻特征信息，包括：

將所述預設個數的所述視頻關鍵幀在所述當前視頻中的播放順序作為所述圖像特征分析結果的拼接順序；

按照所述拼接順序依次拼接所述圖像特征分析結果，得到用于表征所述當前視頻的所述視頻向量特征信息。

可選地，所述基于所述視頻特征信息計算所述當前視頻與預設視頻之間的相似度，判斷所述當前視頻是否為重復視頻，包括：

獲取所述預設視頻的預設視頻特征信息；