视频场景识别方法、装置、设备及可读存储介质.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114120169A(43)申请公布日2022.03.01(21)申请号202111218050.3G06V10/422(2022.01)(22)申请日2021.10.19G06V10/764(2022.01)G06V10/75(2022.01)(71)申请人安徽尚趣玩网络科技有限公司G06K9/62(2022.01)地址241000安徽省芜湖市鸠江区北京中路芜湖广告产业园广告创意综合楼十一楼1105室(72)发明人王传鹏张昕玥张婷孙尔威李腾飞周惠存陈春梅(74)专利代理机构广州三环专利商标代理有限公司44202代理人陈志明郝传鑫(51)Int.Cl.G06V20/40(2022.01)G06V10/46(2022.01)G06V10/56(2022.01)权利要求书2页说明书11页附图3页(54)发明名称视频场景识别方法、装置、设备及可读存储介质(57)摘要本发明公开了一种视频场景识别方法、识别装置及计算机可读存储介质，其中所述视频场景识别方法包括：获取目标视频片段中多个视频帧；提取各个所述视频帧的图像特征点；对各相邻的视频帧的图像特征点进行特征点匹配；分析各相邻的视频帧的匹配成功的图像特征点的位置变化情况；根据各相邻的视频帧的匹配成功的图像特征点的位置变化情况，确定所述目标视频片段的场景类别。通过上述方式，本发明可以提高对视频素材的视频场景的识别效率及准确率。CN114120169ACN114120169A权利要求书1/2页1.一种视频场景识别方法，其特征在于，包括：获取目标视频片段中多个视频帧；提取各个所述视频帧的图像特征点；对各相邻的视频帧的图像特征点进行特征点匹配；分析各相邻的视频帧的匹配成功的图像特征点的位置变化情况；根据各相邻的视频帧的匹配成功的图像特征点的位置变化情况，确定所述目标视频片段的场景类别。2.根据权利要求1所述的视频场景识别方法，其特征在于，所述提取各个所述视频帧的图像特征点，包括：计算各个所述视频帧中每个像素点的灰度值；判断相邻两个像素点的灰度值差值是否大于预设的差值阈值；将灰度值差值大于差值阈值的像素点作为所述视频帧的图像特征点。3.根据权利要求1所述的视频场景识别方法，其特征在于，所述提取各个所述视频帧的图像特征点，包括：提取各个所述视频帧中的图像轮廓；计算图像轮廓上各轮廓线段的曲率；将轮廓线段的曲率大于预设曲率阈值的切点所在的像素点作为所述视频帧的图像特征点。4.根据权利要求1所述的视频场景识别方法，其特征在于，所述位置变化情况包括：水平移动量、垂直移动量及移动向量的斜率。5.根据权利要求1或4所述的视频场景识别方法，其特征在于，所述根据各相邻的视频帧的匹配成功的图像特征点的位置变化情况，确定所述目标视频片段的场景类别，包括：判断所述位置变化情况是否满足预设的侧面移动条件；若是，确定所述目标视频片段的场景类别为侧面移动场景。6.根据权利要求1所述的视频场景识别方法，其特征在于，在所述获取目标视频片段中的视频帧之后，所述提取各个所述视频帧的图像特征点之前，所述方法还包括：分析各个所述视频帧是否有抖动特效；将存在抖动特效的视频帧去除。7.一种视频场景识别装置，其特征在于，包括：视频帧获取模块，用于获取目标视频片段中多个视频帧；特征点提取模块，用于提取各个所述视频帧的图像特征点；特征点匹配模块，用于对各相邻的视频帧的图像特征点进行特征点匹配；位置变化分析模块，用于分析各相邻的视频帧的匹配成功的图像特征点的位置变化情况；视频场景确定模块，用于根据各相邻的视频帧的匹配成功的图像特征点的位置变化情况，确定所述目标视频片段的场景类别。8.根据权利要求1所述的视频场景识别装置，其特征在于，所述所述位置变化情况包括：水平移动量、垂直移动量及移动向量的斜率。9.一种视频场景识别设备，其特征在于，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中2CN114120169A权利要求书2/2页且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6中任意一项所述的视频场景识别方法。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如权利要求1至6中任意一项所述的视频场景识别方法。3CN114120169A说明书1/11页视频场景识别方法、装置、设备及可读存储介质技术领域[0001]本发明涉及图像识别技术领域，尤其是涉及视频场景识别方法、装置、设备及可读存储介质。背景技术[0002]随着新媒体的快速发展和各类视频平台快速壮大，人们喜欢在视频平台上发布个人视频，然而视频的拍摄是很难做到一镜到底且非常完美的，因此在视频发布