[发明专利]视频场景识别方法、装置、设备及可读存储介质

说明书

本发明公开了一种视频场景识别方法、识别装置及计算机可读存储介质，其中所述视频场景识别方法包括：获取目标视频片段中多个视频帧；提取各个所述视频帧的图像特征点；对各相邻的视频帧的图像特征点进行特征点匹配；分析各相邻的视频帧的匹配成功的图像特征点的位置变化情况；根据各相邻的视频帧的匹配成功的图像特征点的位置变化情况，确定所述目标视频片段的场景类别。通过上述方式，本发明可以提高对视频素材的视频场景的识别效率及准确率。

技术领域

本发明涉及图像识别技术领域，尤其是涉及视频场景识别方法、装置、设备及可读存储介质。

背景技术

随着新媒体的快速发展和各类视频平台快速壮大，人们喜欢在视频平台上发布个人视频，然而视频的拍摄是很难做到一镜到底且非常完美的，因此在视频发布之前都需要收集视频素材并且对视频素材进行剪辑。

视频剪辑即将影片制作中所拍摄的大量素材，经过选择、取舍、分解与拼接，最终完成一个连贯流畅、含义明确、主题鲜明并有艺术感染力的作品。其中，视频拼接会对视频素材的视频场景类型提出要求，例如为了保证拼接的视频的画面中的视频对象(如游戏角色)更加灵动，需要拼接的视频素材的视频场景类型为视频对象跳动类型的；又例如为了保证拼接的视频的画面是侧面视角，需要拼接的视频素材的视频场景类型是视频对象侧面视角；又例如为了保证拼接的视频的画面中的视频对象(如游戏角色)是静态的，则需要拼接的视频素材的视频场景类型是视频对象静止类型。目前，视频拼接前的视频场景识别都是通过人工进行的，人工识别很耗时且容易出错。

发明内容

本发明实施例的目的是提供一种视频场景识别方法、装置、设备及可读存储介质，其能够提高对视频素材的视频场景的识别效率及准确率。

为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种视频场景识别方法，其包括：

获取目标视频片段中多个视频帧；

提取各个所述视频帧的图像特征点；

对各相邻的视频帧的图像特征点进行特征点匹配；

分析各相邻的视频帧的匹配成功的图像特征点的位置变化情况；

根据各相邻的视频帧的匹配成功的图像特征点的位置变化情况，确定所述目标视频片段的场景类别。

作为上述方案改进，所述提取各个所述视频帧的图像特征点，包括：

计算各个所述视频帧中每个像素点的灰度值；

判断相邻两个像素点的灰度值差值是否大于预设的差值阈值；

将灰度值差值大于差值阈值的像素点作为所述视频帧的图像特征点。

作为上述方案改进，所述提取各个所述视频帧的图像特征点，包括：

提取各个所述视频帧中的图像轮廓；

计算图像轮廓上各轮廓线段的曲率；

将轮廓线段的曲率大于预设曲率阈值的切点所在的像素点作为所述视频帧的图像特征点。

作为上述方案改进，所述位置变化情况包括：水平移动量、垂直移动量及移动向量的斜率。

作为上述方案改进，所述根据各相邻的视频帧的匹配成功的图像特征点的位置变化情况，确定所述目标视频片段的场景类别，包括：

判断所述位置变化情况是否满足预设的侧面移动条件；

若是，确定所述目标视频片段的场景类别为侧面移动场景。

作为上述方案改进，在所述获取目标视频片段中的视频帧之后，所述提取各个所述视频帧的图像特征点之前，所述方法还包括：

分析各个所述视频帧是否有抖动特效；