[发明专利]视频关键帧提取方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及一种视频关键帧提取方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：根据目标视频中各图像帧中各像素点的拉普拉斯算子，获取所述各图像帧的信息量评估值；所述信息量评估值是用于表征所述图像帧中信息量丰富程度的参数；根据所述各图像帧的信息量评估值，获取目标视频中的停滞时段；所述停滞时段是所述目标视频中包含关键帧的视频片段；根据目标视频中的停滞时段，获取目标视频中的关键帧。通过信息量评估值筛除非关键图像帧，提高了从目标视频中提取关键帧的效率。

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种视频关键帧提取方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

随着无人机应用的普及推广以及深度学习图像识别技术的快速发展，“无人机巡检+智能图像识别”已成为线路巡检的主流。为了从巡检视频中对目标进行检测，需要从巡检视频中获取包含目标的关键帧。而无人机巡检获得的视频中，包含了大量没拍摄到目标的非关键帧，在从无人机巡检视频中获取关键帧的过程中，需要剔除这些非关键帧。

传统技术中，从视频中提取关键帧的方法是通过颜色特征算法提取关键帧，该方法存在着提取效率低的技术缺陷。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高提取效率的视频关键帧提取方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种视频关键帧提取方法，所述方法包括：

根据目标视频中各图像帧中各像素点的拉普拉斯算子，获取所述各图像帧的信息量评估值；所述信息量评估值是用于表征所述图像帧中信息量丰富程度的参数；

根据所述各图像帧的信息量评估值，获取目标视频中的停滞时段；所述停滞时段是所述目标视频中包含关键帧的视频片段；

根据目标视频中的停滞时段，获取目标视频中的关键帧。

在其中一个实施例中，还包括：获取目标视频中的各图像帧；

将所述各图像帧进行灰度化处理，获取所述各图像帧中的各像素点的灰度值；

根据所述各图像帧中的各像素点的灰度值，获取各图像帧中各像素点的拉普拉斯算子。

在其中一个实施例中，还包括：根据目标视频中各图像帧中各像素点的拉普拉斯算子获取各图像帧的拉普拉斯算子；

计算所述各图像帧的拉普拉斯算子的方差，作为各图像帧的信息量评估值。

在其中一个实施例中，还包括：根据预设的第一时间间隔，将目标视频中各图像帧分成不少于一组视频片段；

分别计算各视频片段中各图像帧的信息量评估值，将各视频片段中信息量评估值最大的图像帧作为备选帧；

根据所述备选帧，获取目标视频的停滞时段。

在其中一个实施例中，还包括：将所述备选帧的信息量评估值与预设的信息量评估阈值进行对比，若当前备选帧的信息量评估值小于所述信息量评估阈值，且当前备选帧的前一备选帧的信息量评估值大于或等于所述信息量评估阈值，将当前备选帧对应的时刻作为开始时刻；其中，若当前备选帧没有前一备选帧，判定当前备选帧的前一备选帧的信息量评估值大于所述信息量评估阈值；

若当前备选帧的信息量评估值大于或等于所述信息量评估阈值，且当前备选帧的前一备选帧的信息量评估值小于所述信息量评估阈值，将当前备选帧对应的时刻作为结束时刻；

获取每个开始时刻与对应的结束时刻之间的图像帧，作为备选停滞时段；

根据预设的停滞时长阈值，从所述备选停滞时段中获取目标视频的停滞时段。

在其中一个实施例中，还包括：获取各备选停滞时段的时长；

判断各备选停滞时段的时长是否超过预设的停滞时长阈值；