鏡頭切分方法技術

本發明專利技術實施例提供了一種鏡頭切分方法

【技術實現步驟摘要】
鏡頭切分方法、裝置、電子設備和計算機可讀存儲介質


[0001]本專利技術涉及安防
，特別是涉及一種鏡頭切分方法
、
一種鏡頭切分裝置
、
一種電子設備和一種計算機可讀存儲介質
。

技術介紹

[0002]隨著通信技術的發展和硬件設備性能的提升，我國信息交流傳播向視頻轉移的趨勢日漸顯著
。
當下，視頻監控技術的應用范圍越來越廣，不僅大街小巷隨處可見，而且安防類的監控設備也走進了人們的家庭生活當中
。
[0003]作為一種集視覺
、
聽覺和文本信息于一體的綜合媒體形式，視頻在各個領域發揮著重要的作用
。
視頻的層級結構從上層到底層可劃分為幀
、
鏡頭
、
場景三個級別的邏輯單元
。
[0004]作為視頻語義的最小組成單元，緊鄰的兩個視頻鏡頭之間存在一個鏡頭過渡狀態，鏡頭的過渡狀態依據過渡和速度語義內容的不同，可分為突變過渡和漸變過渡
。
監控視頻鏡頭的檢測與分割是視頻關鍵幀提取的關鍵上游任務，對于視頻內容識別與分析具有重要意義
。
[0005]視頻鏡頭切分是利用視頻鏡頭邊界檢測算法，檢測出視頻中每個鏡頭的邊界，然后根據檢測結果將視頻分割成若干個單獨的鏡頭單元
。
現階段，常用的視頻鏡頭邊界檢測算法是雙閾值法，但是該方法存在如下問題：
[0006](1)
無法考慮視頻內部靜止目標，導致統一鏡頭被分成若干個；
[0007](2)
并未考慮視頻語義特征，導致輸出鏡頭的語義不完整；
[0008](3)
無法剔除低信息含量的鏡頭，降低了輸出鏡頭的信息含量
。

技術實現思路

[0009]鑒于上述問題，提出了本專利技術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鏡頭切分方法
、
一種鏡頭切分裝置
、
一種電子設備和一種計算機可讀存儲介質
。
[0010]為了解決上述問題，本專利技術實施例公開了一種鏡頭切分方法，所述包括：
[0011]S1、
獲取相鄰幀間相似度數組和背景幀間相似度數組；所述相鄰幀間相似度數組包含順序排列的多個相鄰幀間相似度，各個所述相鄰幀間相似度基于視頻中任意相鄰的兩個視頻幀計算得到，所述背景幀間相似度數組包括多個順序排列的背景幀間相似度，各個所述背景幀間相似度基于所述視頻中的各個視頻幀與所述視頻的背景幀計算得到；
[0012]S2、
基于所述相鄰幀間相似度數組確定相鄰幀間差異度數組，以及，基于所述背景幀間相似度數組確定背景幀間差異度數組；
[0013]S3、
基于所述背景幀間差異度數組確定所述視頻的背景幀間平均差異度；
[0014]S4、
將起始終止索引賦值為
m
，并從所述相鄰幀間差異度數組中獲取第
n
個相鄰幀間差異度，
m、n
均為正整數；
[0015]S5、
若所述第
n
個相鄰幀間差異度不小于突變閾值，則所述視頻中的第
n
個視頻幀為突變過渡，執行
S8
，否則，執行
S6
；
[0016]S6、
若所述第
n
個相鄰幀間差異度在所述突變閾值與漸變閾值區間內，且所述第
n
個視頻幀的候選差異度不小于所述突變閾值，則所述第
n
個視頻幀為漸變過渡狀態，執行
S8
，否則，執行
S7
；
[0017]S7、
若所述第
n
個相鄰幀間差異度小于所述漸變閾值，則執行
S9
；
[0018]S8、
若所述背景幀間差異度數組中屬于索引范圍
[m
，
n]的背景幀間差異度的平均值大于所述背景幀間平均差異度，則將所述索引范圍存儲至索引數組，并執行
m
＝
n+1
；
[0019]S9、
執行
n
＝
n+1
，以及
S4
，直至全部獲取所述相鄰幀間差異度數組中所有相鄰幀間差異度，執行
S10
；
[0020]S10、
基于所述索引數組將所述視頻切分為多個鏡頭文件
。
[0021]在一個或多個實施例中，所述相鄰幀間相似度數組和所述背景幀間相似度數組通過如下方式生成：
[0022]獲取所述視頻的前
k
個視頻幀；
k
為正整數；
[0023]計算所述前
k
個視頻幀的平均值，得到所述視頻的背景幀；
[0024]基于視頻幀的順序計算所述視頻中所有兩個相鄰視頻幀之間的相似度，得到包含順序排列的多個相鄰幀間相似度的相鄰幀間相似度數組；
[0025]基于視頻幀的順序計算所述視頻中每個視頻幀與所述背景幀的相似度，得到包含順序排列的多個背景幀間相似度的背景幀間相似度數組
。
[0026]在一個或多個實施例中，所述基于所述相鄰幀間相似度數組確定相鄰幀間差異度數組，以及，基于所述背景幀間相似度數組確定背景幀間差異度數組，包括：
[0027]將所述相鄰幀間相似度數組歸一化至預設區間，得到歸一化相鄰幀間相似度數組，以及，將所述背景幀間相似度數組歸一化至所述預設區間，得到歸一化背景幀間相似度數組；
[0028]對所述歸一化相鄰幀間相似度數組取反，得到相鄰幀間差異度數組，以及，對所述歸一化背景幀間相似度數組取反，得到背景幀間差異度數組
。
[0029]在一個或多個實施例中，所述基于所述背景幀間差異度數組確定所述視頻的背景幀間平均差異度，包括：
[0030]計算所述背景幀間差異度數組中所有背景幀間差異度的總和；
[0031]計算所述總和與所述背景幀間差異度數組長度的比值，得到所述視頻的背景幀間平均差異度
。
[0032]在一個或多個實施例中，所述若所述第
n
個相鄰幀間差異度在所述突變閾值與漸變閾值區間內，且所述第
n
個視頻幀的候選差異度不小于所述突變閾值，則所述第
n
個視頻幀為漸變過渡狀態，包括：
[0033]若所述第
n
個相鄰幀間差異度在所述突變閾值與漸變閾值區間內，則計算所述第
n
個視頻幀的候選差異度；
[0034]若所述第
n
個視頻幀的候選差異度不小于所述突變閾值，則所述第
n
個視頻幀為漸變過渡狀態
。
[0035]相應的，本專利技術實施例公開了一種鏡頭切分裝置，所述裝置包括：
[0036]獲取模塊，用于獲取相鄰幀間相似度數組和本文檔來自技高網...

【技術保護點】

【技術特征摘要】
1.
一種鏡頭切分方法，其特征在于，所述方法包括：
S1、
獲取相鄰幀間相似度數組和背景幀間相似度數組；所述相鄰幀間相似度數組包含順序排列的多個相鄰幀間相似度，各個所述相鄰幀間相似度基于視頻中任意相鄰的兩個視頻幀計算得到，所述背景幀間相似度數組包括多個順序排列的背景幀間相似度，各個所述背景幀間相似度基于所述視頻中的各個視頻幀與所述視頻的背景幀計算得到；
S2、
基于所述相鄰幀間相似度數組確定相鄰幀間差異度數組，以及，基于所述背景幀間相似度數組確定背景幀間差異度數組；
S3、
基于所述背景幀間差異度數組確定所述視頻的背景幀間平均差異度；
S4、
將起始終止索引賦值為
m
，并從所述相鄰幀間差異度數組中獲取第
n
個相鄰幀間差異度，
m、n
均為正整數；
S5、
若所述第
n
個相鄰幀間差異度不小于突變閾值，則所述視頻中的第
n
個視頻幀為突變過渡，執行
S8
，否則，執行
S6
；
S6、
若所述第
n
個相鄰幀間差異度在所述突變閾值與漸變閾值區間內，且所述第
n
個視頻幀的候選差異度不小于所述突變閾值，則所述第
n
個視頻幀為漸變過渡狀態，執行
S8
，否則，執行
S7
；
S7、
若所述第
n
個相鄰幀間差異度小于所述漸變閾值，則執行
S9
；
S8、
若所述背景幀間差異度數組中屬于索引范圍
[m
，
n]
的背景幀間差異度的平均值大于所述背景幀間平均差異度，則將所述索引范圍存儲至索引數組，并執行
m
＝
n+1
；
S9、
執行
n
＝
n+1
，以及
S4
，直至全部獲取所述相鄰幀間差異度數組中所有相鄰幀間差異度，執行
S10
；
S10、
基于所述索引數組將所述視頻切分為多個鏡頭文件
。2.
根據權利要求1所述的鏡頭切分方法，其特征在于，所述相鄰幀間相似度數組和所述背景幀間相似度數組通過如下方式生成：獲取所述視頻的前
k
個視頻幀；
k
為正整數；計算所述前
k
個視頻幀的平均值，得到所述視頻的背景幀；基于視頻幀的順序計算所述視頻中所有兩個相鄰視頻幀之間的相似度，得到包含順序排列的多個相鄰幀間相似度的相鄰幀間相似度數組；基于視頻幀的順序計算所述視頻中每個視頻幀與所述背景幀的相似度，得到包含順序排列的多個背景幀間相似度的背景幀間相似度數組
。3.
根據權利要求1所述的鏡頭切分方法，其特征在于，所述基于所述相鄰幀間相似度數組確定相鄰幀間差異度數組，以及，基于所述背景幀間相似度數組確定背景幀間差異度數組，包括：將所述相鄰幀間相似度數組歸一化至預設區間，得到歸一化相鄰幀間相似度數組，以及，將所述背景幀間相似度數組歸一化至所述預設區間，得到歸一化背景幀間相似度數組；對所述歸一化相鄰幀間相似度數組取反，得到相鄰幀間差異度數組，以及，對所述歸一化背景幀間相似度數組取反，得到背景幀間差異度數組
。4.
根據權利要求1所述的鏡頭切分方法，其特征在于，所述基于所述背景幀間差異度數組確定所述視頻的背景幀間平均差異度，包括：計算所述背景幀間差異度數組中所有背景幀間差異度的總和；
計算所述總和與所述背景幀間差異度數組長度的比值，得到所述視頻的背景幀間平均差異度
。5.
根據權利要求1所述的鏡頭切分方法，其特征在于，所述若所述第
n
個相鄰幀間差異度在所述突變閾值與漸變閾值區間內，且所述第
...

【專利技術屬性】
技術研發人員：劉繼通，謝福進，王志海，喻波，
申請(專利權)人：北京明朝萬達科技股份有限公司，
類型：發明
國別省市：