[发明专利]基于RGB分类的视频信息检索方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种基于RGB分类的视频信息检索方法，用于对视频中的图片信息进行快速检索以匹配待检索图片，其特征在于，包括如下步骤：

A、将视频分解为若干帧图片，并标记每一帧图片的时间节点；

B、提取每一帧图片的RGB信息并进行视频帧图片RGB分类；

C、将所述待检索图片的RGB信息进行RGB分类并判断其RGB类别；

D、将所述待检索图片的RGB类别与对应的所述视频帧图片RGB分类中的帧图片类别进行对比判断，以匹配所述待检索图片。

2.根据权利要求1所述的基于RGB分类的视频信息检索方法，其特征在于，步骤A将视频分解为若干帧图片，并标记每一帧图片的时间节点中，具体包括如下步骤：

利用FFMPEG软件将视频分解为一帧帧的若干帧图片；

标记每一帧图片的视频时间节点。

3.根据权利要求1所述的基于RGB分类的视频信息检索方法，其特征在于，步骤B提取每一帧图片的RGB信息并进行视频帧图片RGB分类中，具体包括如下步骤：

利用MATLAB软件分解每一帧图片的R、G、B信息；

计算每一帧图片R、G、B三色的色彩纹理数量；

将每一帧图片划分到其色彩纹理数量最多的类别中实现视频帧图片RGB分类。

4.根据权利要求3所述的基于RGB分类的视频信息检索方法，其特征在于，所述将每一帧图片划分到其色彩纹理数量最多的类别中实现视频帧图片RGB分类中，是将每一帧图片的R、G、B三色的色彩纹理数量输入到SqueezeNet神经网络模型中进行RGB分类。

5.根据权利要求3所述的基于RGB分类的视频信息检索方法，其特征在于，步骤C将所述待检索图片的RGB信息进行RGB分类并判断其RGB类别中，具体包括如下步骤：

利用MATLAB软件分解所述待检索图片的R、G、B信息；

计算所述待检索图片R、G、B三色的色彩纹理数量；

将所述待检索图片R、G、B三色的色彩纹理数量输入到SqueezeNet神经网络模型中进行RGB分类，确定所述待检索图片为R、G、B类别中的某一类。

6.根据权利要求3至5任一项所述的基于RGB分类的视频信息检索方法，其特征在于，步骤D将所述待检索图片的RGB类别与对应的所述视频帧图片RGB分类中的帧图片类别进行对比判断，以匹配所述待检索图片中，具体包括如下步骤：

根据SqueezeNet神经网络模型计算所述待检索图片RGB类别的待检索图片类别平均值；

根据SqueezeNet神经网络模型计算所述视频帧图片RGB类别中各类别的平均值，分别为R类平均值、G类平均值和B类平均值；

计算所述待检索图片类别平均值分别与所述视频帧图片RGB类别中的R类平均值、G类平均值或B类平均值之间的范数；

所述帧图片RGB类别中的R类平均值、G类平均值或B类平均值与待检索图片RGB类别平均值之间范数最小的为信息检索类别。

7.根据权利要求6所述的基于RGB分类的视频信息检索方法，其特征在于，所述步骤D后还进一步包括如下步骤：

在确定所述待检索图片类别属于所述帧图片RGB类别中的信息检索类别后，计算所述待检索图片与该信息检索类别中的信息距离最小值来判断所述待检索图片在该信息检索类别中匹配的帧图片，进而根据该帧图片查找到相应时间节点的视频。