【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及圖像處理，具體涉及一種運鏡類型的檢測方法及系統。
技術介紹
1、運鏡對于視頻拍攝有著至關重要的作用，從已有的視頻中選擇合適的運鏡方式進行拍攝，能夠提高拍攝視頻的效率，但前提是需要識別已有的視頻的運鏡類型。
2、目前仍然采用人工判別的方式來識別視頻的運鏡類型，即相關人員觀看視頻并識別視頻的運鏡類型，但是這需要相關人員具備專業的攝影知識，并且需要耗費大量的時間逐一觀看視頻，識別過程中也容易出現差錯，運鏡類型的識別效率較低和識別準確率較差。
技術實現思路
1、有鑒于此，本專利技術實施例提供一種運鏡類型的檢測方法及系統，以解決人工識別運鏡類型的識別效率較低和識別準確率較差等問題。
2、為實現上述目的，本專利技術實施例提供如下技術方案：
3、本專利技術實施例第一方面公開一種運鏡類型的檢測方法，所述方法包括：
4、提取待檢測分鏡視頻的第一序列集合，其中，所述第一序列集合包含多個光流特征點的坐標序列，所述待檢測分鏡視頻的視頻畫面劃分為多個主區域，每個所述主區域劃分為多個子區域；
5、將所述第一序列集合中的光流特征點的坐標序列劃分為與所述主區域相匹配的第二序列集合；
6、基于所述第二序列集合計算所述子區域的光流運動特征向量；
7、將所述子區域的光流運動特征向量進行拼接，以得到所述待檢測分鏡視頻的光流運動特征矩陣；
8、將所述待檢測分鏡視頻的光流運動特征矩陣輸入預設的運鏡類型識別模型中進行運
9、優選的，提取待檢測分鏡視頻的第一序列集合，包括：
10、計算待檢測分鏡視頻的每幀視頻畫面的光流信息；
11、基于所述光流信息，提取在相鄰兩幀所述視頻畫面中都跟蹤到的光流特征點的坐標序列；
12、保存在相鄰兩幀所述視頻畫面中都跟蹤到的光流特征點的坐標序列，以得到所述待檢測分鏡視頻的第一序列集合。
13、優選的，將所述第一序列集合中的光流特征點的坐標序列劃分為與所述主區域相匹配的第二序列集合，包括：
14、根據所述第一序列集合中的光流特征點的坐標序列的第一個坐標點，識別光流特征點所屬的所述主區域；
15、利用歸屬于所述主區域的光流特征點的坐標序列，構建與所述主區域相匹配的第二序列集合。
16、優選的，基于所述第二序列集合計算所述子區域的光流運動特征向量，包括：
17、針對每一主區域中的每一子區域，識別所述主區域的所述第二序列集合中屬于所述子區域的光流特征點的坐標序列；
18、計算屬于所述子區域的光流特征點的坐標序列對應的運動矢量，并計算所述運動矢量的標準差；
19、確定標準差最大的所述運動矢量為所述子區域的光流運動特征向量。
20、優選的，將所述子區域的光流運動特征向量進行拼接，以得到所述待檢測分鏡視頻的光流運動特征矩陣，包括：
21、將所述子區域的光流運動特征向量調整為k維矢量；
22、將調整為k維矢量的所述子區域的光流運動特征向量拼接成x軸方向的特征矩陣和y軸方向的特征矩陣；
23、將所述x軸方向的特征矩陣和所述y軸方向的特征矩陣進行通道維度疊加，得到所述待檢測分鏡視頻的光流運動特征矩陣。
24、本專利技術實施例第二方面公開一種運鏡類型的檢測系統，所述系統包括：
25、提取單元，用于提取待檢測分鏡視頻的第一序列集合，其中，所述第一序列集合包含多個光流特征點的坐標序列，所述待檢測分鏡視頻的視頻畫面劃分為多個主區域，每個所述主區域劃分為多個子區域；
26、劃分單元，用于將所述第一序列集合中的光流特征點的坐標序列劃分為與所述主區域相匹配的第二序列集合；
27、計算單元，用于基于所述第二序列集合計算所述子區域的光流運動特征向量；
28、拼接單元，用于將所述子區域的光流運動特征向量進行拼接，以得到所述待檢測分鏡視頻的光流運動特征矩陣；
29、識別單元，用于將所述待檢測分鏡視頻的光流運動特征矩陣輸入預設的運鏡類型識別模型中進行運鏡類型識別，以得到所述待檢測分鏡視頻的運鏡類型。
30、優選的，所述提取單元包括：
31、計算模塊，用于計算待檢測分鏡視頻的每幀視頻畫面的光流信息；
32、提取模塊，用于基于所述光流信息，提取在相鄰兩幀所述視頻畫面中都跟蹤到的光流特征點的坐標序列；
33、保存模塊，用于保存在相鄰兩幀所述視頻畫面中都跟蹤到的光流特征點的坐標序列，以得到所述待檢測分鏡視頻的第一序列集合。
34、優選的，所述劃分單元包括：
35、識別模塊，用于根據所述第一序列集合中的光流特征點的坐標序列的第一個坐標點，識別光流特征點所屬的所述主區域；
36、構建模塊，用于利用歸屬于所述主區域的光流特征點的坐標序列，構建與所述主區域相匹配的第二序列集合。
37、優選的，所述計算單元包括：
38、識別模塊，用于針對每一主區域中的每一子區域，識別所述主區域的所述第二序列集合中屬于所述子區域的光流特征點的坐標序列；
39、計算模塊，用于計算屬于所述子區域的光流特征點的坐標序列對應的運動矢量，并計算所述運動矢量的標準差；
40、確定模塊，用于確定標準差最大的所述運動矢量為所述子區域的光流運動特征向量。
41、優選的，所述拼接單元包括：
42、調整模塊，用于將所述子區域的光流運動特征向量調整為k維矢量；
43、拼接模塊，用于將調整為k維矢量的所述子區域的光流運動特征向量拼接成x軸方向的特征矩陣和y軸方向的特征矩陣；
44、疊加模塊，用于將所述x軸方向的特征矩陣和所述y軸方向的特征矩陣進行通道維度疊加，得到所述待檢測分鏡視頻的光流運動特征矩陣。
45、基于上述本專利技術實施例提供的一種運鏡類型的檢測方法及系統，該方法為：提取待檢測分鏡視頻的第一序列集合，待檢測分鏡視頻的視頻畫面劃分為多個主區域，每個主區域劃分為多個子區域；將第一序列集合中的光流特征點的坐標序列劃分為與主區域相匹配的第二序列集合；基于第二序列集合計算子區域的光流運動特征向量；將子區域的光流運動特征向量進行拼接，以得到待檢測分鏡視頻的光流運動特征矩陣；將待檢測分鏡視頻的光流運動特征矩陣輸入運鏡類型識別模型中進行運鏡類型識別，以得到待檢測分鏡視頻的運鏡類型。本方案中，提取待檢測分鏡視頻的光流運動特征矩陣，利用運鏡類型識別模型基于該光流運動特征矩陣來識別待檢測分鏡視頻的運鏡類型，不依賴于人工來識別運鏡類型，提高運鏡類型的識別效率和識別準確率。
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1.一種運鏡類型的檢測方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，提取待檢測分鏡視頻的第一序列集合，包括：
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，將所述第一序列集合中的光流特征點的坐標序列劃分為與所述主區域相匹配的第二序列集合，包括：
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述第二序列集合計算所述子區域的光流運動特征向量，包括：
5.根據權利要求1-4中任一所述的方法，其特征在于，將所述子區域的光流運動特征向量進行拼接，以得到所述待檢測分鏡視頻的光流運動特征矩陣，包括：
6.一種運鏡類型的檢測系統，其特征在于，所述系統包括：
7.根據權利要求6所述的系統，其特征在于，所述提取單元包括：
8.根據權利要求6所述的系統，其特征在于，所述劃分單元包括：
9.根據權利要求6所述的系統，其特征在于，所述計算單元包括：
10.根據權利要求6-9中任一所述的系統，其特征在于，所述拼接單元包括：
【技術特征摘要】
1.一種運鏡類型的檢測方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，提取待檢測分鏡視頻的第一序列集合，包括：
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，將所述第一序列集合中的光流特征點的坐標序列劃分為與所述主區域相匹配的第二序列集合，包括：
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述第二序列集合計算所述子區域的光流運動特征向量，包括：
5.根據權利要求1-4中任一所述的方法，其特征在...
【專利技術屬性】
技術研發人員：楊濤，張康，姚廣，祁晗，楊杰，胡燦，
申請(專利權)人：湖南快樂陽光互動娛樂傳媒有限公司，
類型：發明
國別省市：
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