[发明专利]视频精彩片段的检测方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及一种视频精彩片段的检测方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取待检测视频数据，根据预设采样率对所述待检测视频数据进行采样，得到多个采样时刻对应的视频段；对每个采样时刻对应的视频段中的图像进行光流计算，得到每个采样时刻的光流；将每个采样时刻对应的视频段中的图像以及光流输入至综合特征提取模型中，得到每个采样时刻的综合特征；根据多个采样时刻对应的多个连续采样时刻的综合特征计算每个采样时刻的时空特征；根据所述时空特征计算每个采样时刻的精彩分数；根据所述精彩分数确定所述待检测视频数据中的视频精彩片段。采用本方法能够提高视频精彩片段的检测准确性。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种视频精彩片段的检测方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

随着互联网技术的迅猛发展，视频的制作和传播成本越来越低，每天都有大量视频产生。当人们面对海量视频时，如何寻找自己感兴趣的内容成为一个难题，针对这一问题，人们发展了视频精彩片段检测技术，它能够自动识别视频中的精彩片段，大大降低了人们观看视频的负担。传统的视频精彩片段检测方式是将视频切分成等长平均的小片段，把视频精彩片段检测转化为一个二分类问题。

然而视频精彩片段是指视频内容具有较高的精彩程度的视频片段，并非简单的二分类问题，采用传统方式检测视频精彩片段会导致视频精彩片段的检测不够准确。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高视频精彩片段的检测准确性的视频精彩片段的检测方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种视频精彩片段的检测方法，所述方法包括：

获取待检测视频数据，根据预设采样率对所述待检测视频数据进行采样，得到多个采样时刻对应的视频段；

对每个采样时刻对应的视频段中的图像进行光流计算，得到每个采样时刻的光流；

将每个采样时刻对应的视频段中的图像以及光流输入至综合特征提取模型中，得到每个采样时刻的综合特征；

根据每个采样时刻对应的多个连续采样时刻的综合特征计算每个采样时刻的时空特征；

根据所述时空特征计算相应采样时刻对应的精彩分数；

根据所述精彩分数确定所述待检测视频数据中的视频精彩片段。

在其中一个实施例中，所述综合特征提取模型包括图像特征提取子网络、光流特征提取子网络和特征融合子网络，所述将每个采样时刻对应的视频段中的图像以及光流输入至综合特征提取模型中，得到每个采样时刻的综合特征包括：

将每个采样时刻对应的视频段中的图像以及光流输入至综合特征提取模型中，通过所述综合特征提取模型中的图像特征提取子网络和光流特征提取子网络分别提取所述图像对应的图像特征以及所述光流对应的光流特征；

通过所述综合特征提取模型中的特征融合子网络将每个采样时刻对应的光流特征与图像特征进行融合，得到每个采样时刻的综合特征。

在其中一个实施例中，所述根据每个采样时刻对应的多个连续采样时刻的综合特征计算每个采样时刻的时空特征包括：

根据多个连续采样时刻确定每个采样时刻对应的多个连续采样时刻的综合特征；

将每个采样时刻对应的多个连续采样时刻的综合特征进行融合，得到每个采样时刻的时空特征。

在其中一个实施例中，所述根据所述时空特征计算相应采样时刻的精彩分数包括：

调用预先训练的打分模型，将所述时空特征输入至所述打分模型中，输出相应采样时刻的精彩分数。

在其中一个实施例中，所述根据所述精彩分数确定所述待检测视频数据中的视频精彩片段包括：