[发明专利]视频检测方法、装置、存储介质及计算机设备

说明书

本申请实施例公开了一种视频检测方法、装置、存储介质及计算机设备，其中，该方法包括：从待检测视频中获取目标视频图像，然后检测目标视频图像的显著区域和显著区域对应的显著程度，并根据显著区域和显著区域对应的显著程度，提取目标视频图像的全局特征和细节特征，接着根据全局特征和所述细节特征，生成待检测视频的视频指纹特征，最后将视频指纹特征与特征数据库中的模板指纹特征进行相似度匹配，可以有效识别具有边框、黑边、毛玻璃等复杂场景的视频以及背景相似而主体不同的视频，提升视频识别的准确率。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，具体涉及一种视频检测方法、装置、存储介质及计算机设备。

背景技术

随着互联网计算的发展以及短视频业务飞速发展，视频生产者越来越多，导致视频的内容越来越复杂。而短视频中往往具有较多边框、黑边、毛玻璃的复杂场景，或者背景相似而主体不同的视频。

在目前的视频识别技术中，大部分采用深度学习网络来进行视频识别，但是目前的网络模型对复杂场景或背景相似的短视频很难有效识别。

发明内容

本申请实施例提供一种视频检测方法、装置、存储介质及计算机设备，可以有效识别具有边框、黑边、毛玻璃等复杂场景的视频以及背景相似而主体不同的视频，提升视频识别的准确率率，降低视频库中的视频重复率，减少数据存储成本。

本申请实施例提供了一种视频检测方法，所述方法包括：

从待检测视频中获取目标视频图像；

检测所述目标视频图像的显著区域和所述显著区域对应的显著程度；

根据所述显著区域和所述显著区域对应的显著程度，提取所述目标视频图像的全局特征和细节特征；

根据所述全局特征和所述细节特征，生成所述待检测视频的视频指纹特征；

将所述视频指纹特征与特征数据库中的模板指纹特征进行相似度匹配。

本申请实施例还提供一种视频检测装置，所述装置包括：

获取单元，用于从待检测视频中获取目标视频图像；

检测单元，用于检测所述目标视频图像的显著区域和所述显著区域对应的显著程度；

提取单元，用于根据所述显著区域和所述显著区域对应的显著程度，提取所述目标视频图像的全局特征和细节特征；

生成单元，用于根据所述全局特征和所述细节特征，生成所述待检测视频的视频指纹特征；

处理单元，用于将所述视频指纹特征与特征数据库中的模板指纹特征进行相似度匹配。

在一些实施例中，所述检测单元，具体用于通过训练后的指纹提取模型中的显著区域检测模块，检测所述目标视频图像的显著区域和所述显著区域对应的显著程度；

所述提取单元，具体用于根据所述显著区域和所述显著区域对应的显著程度，通过训练后的指纹提取模型中的全局特征提取模块和细节特征提取模块，对应提取所述目标视频图像的全局特征和细节特征；

其中，所述训练后的指纹提取模型为采用从训练样本集中获取的三元组样本图像进行训练后得到的模型，所述三元组样本图像包括类别相同的第一样本图像和第二样本图像，以及类别与所述第一样本图像不同的第三样本图像。

在一些实施例中，所述检测单元，包括：

第一训练子单元，用于将所述三元组样本图像输入所述显著区域检测模块中进行学习训练，以更新所述显著区域检测模块的模块参数，生成训练后的显著区域检测模块；

检测子单元，用于通过所述训练后的显著区域检测模块，检测所述目标视频图像的显著区域；