[发明专利]一种渐变转场的识别方法及系统

说明书

本发明公开一种渐变转场的识别方法及系统，其中识别方法包括以下步骤：获取待检测视频，利用预设的滑动窗口遍历所述待检测视频，获得第一视频片段；基于预设的转场识别模型对所述第一视频片段进行转场识别，对识别出转场的第一视频片段进行提取，获得第二视频片段；基于预设的类型预测模型对各第二视频片段的转场类型进行预测，获得各第二视频片段的转场类型；基于各第二视频片段的转场类型确定所述待检测视频中的转场区间，并确定所述转场区间的转场类型。与现有基于颜色分析实现的转场识别方法相比，本发明通过利用深度学习技术对待检测视频中的渐变转场进行识别，能够克服在镜头晃动、虚焦等不利条件下的误识别，提高准确率。

技术领域

本发明涉及图像识别领域，尤其涉及一种渐变转场的识别方法及系统。

背景技术

申请号为CN201610687298.7的“一种识别镜头切换的方法及装置”中提出：等间隔提取出待检测视频的关键帧，然后将关键帧分为若干子区域，通过计算不同关键帧子区域的颜色或亮度直方图的加权距离来判断是否存在镜头切换；

申请号为CN201410831291.9的“基于帧差聚类的视频镜头切换检测方法及其装置”中提出：计算连续三帧中每两帧图像的灰度值差生成三维向量，通过聚类器将三维向量映射成空间坐标系中的点，设置半径参数生成包含球，点在球内为有镜头切换；

由上可知，现今基于颜色分析实现对转场的检测，但此种检测方法不适用于对逐帧过渡的渐变转场进行识别和定位，且易受到拍摄质量的影响，如将镜头晃动误认为渐变转场。

发明内容

本发明针对现有技术中的缺点，提供了一种渐变转场的识别方法及系统。

为了解决上述技术问题，本发明通过下述技术方案得以解决：

一种渐变转场的识别方法，包括以下步骤：

获取待检测视频，利用预设的滑动窗口遍历所述待检测视频，获得第一视频片段；

基于预设的转场识别模型对所述第一视频片段进行转场识别，对识别出转场的第一视频片段进行提取，获得第二视频片段；

基于预设的类型预测模型对各第二视频片段的转场类型进行预测，获得各第二视频片段的转场类型；

基于各第二视频片段的转场类型确定所述待检测视频中的转场区间，并确定所述转场区间的转场类型。

作为一种可实施方式，转场识别模型的获取方法为：

收集样本视频片段，判断所述样本视频片段是否包含转场，将包含转场的样本视频片段作为训练正样本，将不包含转场的样本视频片段作为训练负样本；

利用所述训练正样本和所述训练负样本训练获得转场识别模型，所述转场识别模型用于识别所输入的第一视频片段是否为转场。

作为一种可实施方式，类型预测模型的获取方法为：

基于转场类型对所述训练正样本进行标注，生成预测训练数据；

利用所述预测训练数据训练获得类型预测模型，所述类型预测模型的输入为第二视频片段，输出为所述第二视频片段的转场类型或所述第二视频片段的特征。

作为一种可实施方式，当类型预测模型的输出为特征时，基于预设的类型预测模型对各第二视频片段的转场类型进行预测，获得各第二视频片段的转场类型的具体步骤为：

将类型预测模型输出的特征作为第一特征；

将所述第一特征与预设的转场特征库中的第二特征进行相似度匹配，获得匹配结果，根据所述匹配结果确定所述第一特征的转场类型，并将所述转场类型作为相应第二视频片段所对应的转场类型；