[发明专利]确定关键帧的方法、装置、可读介质及电子设备

权利要求书

1.一种确定关键帧的方法，其特征在于，所述方法包括：

获取多帧待确定图像；

将多帧所述待确定图像输入预先训练的特征向量获取模型，以获取所述特征向量获取模型输出的每帧所述待确定图像对应的图像特征向量；

根据每帧所述待确定图像对应的图像特征向量，将多帧所述待确定图像划分为至少一个图像组，不同的图像组对应的图像场景不同；

从每个所述图像组的待确定图像中，确定所述多帧待确定图像对应的关键帧。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征向量获取模型通过以下方法训练得到：

获取多个样本集，所述样本集包括正样本图像、简单样本图像以及困难样本图像；

通过多个所述样本集对目标神经网络模型进行训练，得到所述特征向量获取模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取多个样本集包括：

获取多个基准样本图像；

针对每个所述基准样本图像，获取所述基准样本图像对应的所述正样本图像、所述简单样本图像以及所述困难样本图像。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取所述基准样本图像对应的所述正样本图像、所述简单样本图像包括：

将所述基准样本图像和相邻样本图像作为所述正样本图像，所述相邻样本图像为所述基准样本图像所属的第一样本视频中与所述基准样本图像相邻的任一帧样本图像；

将所述基准样本图像和至少一个第二样本视频中的任一帧样本图像作为所述简单样本图像，所述第二样本视频与所述第一样本视频不同。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，获取所述基准样本图像对应的所述困难样本图像包括：

根据所述基准样本图像，确定所述第一样本视频对应的场景类型；

根据所述基准样本图像和所述场景类型，确定所述困难样本图像。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述基准样本图像和所述场景类型，确定所述困难样本图像包括：

根据所述场景类型确定目标间隔；

将所述基准样本图像和所述第一样本视频中与所述基准样本图像之间的间隔大于或等于所述目标间隔的任一帧样本图像，作为所述困难样本图像。

7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，所述根据每帧所述待确定图像对应的图像特征向量，将多帧所述待确定图像划分为至少一个图像组包括：

对多帧所述待确定图像对应的图像特征向量进行聚类处理，得到至少一个聚类类别，不同的聚类类别对应不同的图像场景；

将每个所述聚类类别对应的待确定图像作为一个所述图像组。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，在所述从每个所述图像组的待确定图像中，确定所述多帧待确定图像对应的关键帧前，所述方法还包括：

针对每个所述聚类类别，确定所述聚类类别对应的聚类中心，并将所述聚类中心对应的待确定图像，作为所述聚类类别对应的所述图像组的中心帧图像；

所述从每个所述图像组的待确定图像中，确定所述多帧待确定图像对应的关键帧包括：

针对每个所述图像组，将所述图像组中的第一帧待确定图像、最后一帧待确定图像以及所述中心帧图像，作为所述多帧待确定图像对应的关键帧。

9.一种确定关键帧的装置，其特征在于，所述装置包括：

图像获取模块，用于获取多帧待确定图像；

特征向量获取模块，用于将多帧所述待确定图像输入预先训练的特征向量获取模型，以获取所述特征向量获取模型输出的每帧所述待确定图像对应的图像特征向量；

图像划分模块，用于根据每帧所述待确定图像对应的图像特征向量，将多帧所述待确定图像划分为至少一个图像组，不同的图像组对应的图像场景不同；

关键帧确定模块，用于从每个所述图像组的待确定图像中，确定所述多帧待确定图像对应的关键帧。