一种视频场景分类方法、装置、移动终端及存储介质制造方法及图纸

本公开实施例公开了一种视频场景分类方法、装置、移动终端及存储介质。其中，该方法包括：得到第一组视频对象和第二组视频对象；第二组视频对象中包括第一组视频对象中的视频对象；根据第一组视频对象在第一帧视频图像以及第二帧视频图像中的图像区域，确定第一组视频对象在视频图像平面上的运动速度；根据运动速度，确定第一组视频对象在当前视频的各帧未分割视频图像中的预期图像区域，并根据预期图像区域，对各帧未分割视频图像进行图像分割，得到对应的视频对象；根据与当前视频的各帧视频图像对应的视频对象，确定目标视频的分类结果。本公开实施例可以提高连续运动的视频对象的分割准确性，可以准确地对视频进行场景分类。

【技术实现步骤摘要】
一种视频场景分类方法、装置、移动终端及存储介质
本公开实施例涉及视频处理
，尤其涉及一种视频场景分类方法、装置、移动终端及存储介质。
技术介绍
随着移动终端的普及，用户可以通过移动终端在各种场景下进行视频拍摄。通常会对用户拍摄的视频进行场景分类，得到视频对应的场景类别，然后可以按照场景类别将用户视频保存在相册中，便于用户进行分享。现有技术中，一般分别对每一帧视频图像中的视频对象进行分割，然后根据分割出的视频对象确定视频对应的场景类别。现有技术的缺陷在于，针对视频中的连续运动的视频对象的分割准确性难以保证，可能导致视频的场景分类出错。例如，连续运动的视频对象越来越远离镜头，运动对象在视频图像中的图像区域越来越小，在后续的视频图像中没有分割出该视频对象，从而导致视频的场景分类出错。
技术实现思路
本公开提供一种视频场景分类方法、装置、移动终端及存储介质，以实现准确地对视频进行场景分类。第一方面，本公开实施例提供了一种视频场景分类方法，包括：分别将当前视频的第一帧视频图像和第二帧视频图像输入至预设的图像分割模型，得到与第一帧视频图像对应的第一组视频对象，以及与第二帧视频图像对应的第二组视频对象；其中，第二组视频对象中包括第一组视频对象中的视频对象；根据第一组视频对象在第一帧视频图像以及第二帧视频图像中的图像区域，确定第一组视频对象在视频图像平面上的运动速度；根据运动速度，确定第一组视频对象在当前视频的各帧未分割视频图像中的预期图像区域，并根据预期图像区域，对各帧未分割视频图像进行图像分割，得到对应的视频对象；根据与当前视频的各帧视频图像对应的视频对象，确定目标视频的分类结果。第二方面，本公开实施例还提供了一种视频场景分类装置，第一图像分割模块，用于分别将当前视频的第一帧视频图像和第二帧视频图像输入至预设的图像分割模型，得到与第一帧视频图像对应的第一组视频对象，以及与第二帧视频图像对应的第二组视频对象；其中，第二组视频对象中包括第一组视频对象中的视频对象；运动速度确定模块，用于根据第一组视频对象在第一帧视频图像以及第二帧视频图像中的图像区域，确定第一组视频对象在视频图像平面上的运动速度；第二图像分割模块，用于根据运动速度，确定第一组视频对象在当前视频的各帧未分割视频图像中的预期图像区域，并根据预期图像区域，对各帧未分割视频图像进行图像分割，得到对应的视频对象；视频分类模块，用于根据与当前视频的各帧视频图像对应的视频对象，确定目标视频的分类结果。第三方面，本公开实施例还提供了一种移动终端，包括：一个或多个处理装置；存储装置，用于存储一个或多个程序；当一个或多个程序被一个或多个处理装置执行，使得一个或多个处理装置实现如本公开实施例所述的视频场景分类方法。第四方面，本公开实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如本公开实施例所述的视频场景分类方法。本公开实施例通过根据第一组视频对象在第一帧视频图像以及第二帧视频图像中的图像区域，确定第一组视频对象在视频图像平面上的运动速度，然后根据运动速度，确定第一组视频对象在当前视频的各帧未分割视频图像中的预期图像区域，并根据预期图像区域，对各帧未分割视频图像进行图像分割，得到对应的视频对象，然后根据与当前视频的各帧视频图像对应的视频对象，确定目标视频的分类结果，解决了现有技术针对视频中的连续运动的视频对象的分割准确性难以保证，可能导致视频的场景分类出错的问题，可以根据视频对象在第一帧视频图像以及第二帧视频图像中的图像区域，确定视频对象在视频图像平面上的运动速度，并根据运动速度对各帧未分割视频图像中的视频对象进行图像分割，可以提高连续运动的视频对象的分割准确性，可以准确地对视频进行场景分类。附图说明结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，原件和元素不一定按照比例绘制。图1为本公开实施例提供的一种视频场景分类方法的流程图；图2为本公开实施例提供的一种视频场景分类方法的流程图；图3为本公开实施例提供的一种视频场景分类方法的流程图；图4为本公开实施例提供的一种视频场景分类装置的结构示意图；图5为本公开实施例提供的一种移动终端的结构示意图。具体实施方式下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例，相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。应当理解，本公开的方法实施方式中记载的各个步骤可以按照不同的顺序执行，和/或并行执行。此外，方法实施方式可以包括附加的步骤和/或省略执行示出的步骤。本公开的范围在此方面不受限制。本文使用的术语“包括”及其变形是开放性包括，即“包括但不限于”。术语“基于”是“至少部分地基于”。术语“一个实施例”表示“至少一个实施例”；术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”；术语“一些实施例”表示“至少一些实施例”。其他术语的相关定义将在下文描述中给出。需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。图1为本公开实施例提供的一种视频场景分类方法的流程图。本实施例可适用于对视频进行场景分类的情况，该方法可以由视频场景分类装置来执行，该装置可以采用软件和/或硬件的方式实现，该装置可以配置于移动终端中。如图1所示，该方法可以包括如下步骤：步骤101、分别将当前视频的第一帧视频图像和第二帧视频图像输入至预设的图像分割模型，得到与第一帧视频图像对应的第一组视频对象，以及与第二帧视频图像对应的第二组视频对象；其中，第二组视频对象中包括第一组视频对象中的视频对象。其中，当前视频可以为用户通过移动终端的摄像头拍摄的视频。当前视频由多帧视频图像构成。图像分割，就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域的技术和过程。现有的图像分割方法主要分为以下几类：基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。从数学角度来看，图像分割是将数字图像划分成互不相交的区域的过程。图像分割的过程也是一个标记过程。通常通过确定图像包括的每个像素点所属的类别，来实现对该图像的图像分割。分别将当前视频的第一帧视频图像和第二帧视频图像输入至预设的图像分割模型。预设的图像分割模型对第一帧视频图像进行分析，得到第一帧视频图像中每个像素点为各种视频对象类别的概率，选择概率最大值对应的视频对象类别为该个像素点所属的视频对象类别，得到与第一帧视频图像对应的第一组视频对象。每一个视频对象包括第一帧视频图像中属于该本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种视频场景分类方法，其特征在于，包括：分别将当前视频的第一帧视频图像和第二帧视频图像输入至预设的图像分割模型，得到与所述第一帧视频图像对应的第一组视频对象，以及与所述第二帧视频图像对应的第二组视频对象；其中，所述第二组视频对象中包括所述第一组视频对象中的视频对象；根据所述第一组视频对象在所述第一帧视频图像以及所述第二帧视频图像中的图像区域，确定所述第一组视频对象在视频图像平面上的运动速度；根据所述运动速度，确定所述第一组视频对象在所述当前视频的各帧未分割视频图像中的预期图像区域，并根据所述预期图像区域，对所述各帧未分割视频图像进行图像分割，得到对应的视频对象；根据与所述当前视频的各帧视频图像对应的视频对象，确定所述目标视频的分类结果。

【技术特征摘要】
1.一种视频场景分类方法，其特征在于，包括：分别将当前视频的第一帧视频图像和第二帧视频图像输入至预设的图像分割模型，得到与所述第一帧视频图像对应的第一组视频对象，以及与所述第二帧视频图像对应的第二组视频对象；其中，所述第二组视频对象中包括所述第一组视频对象中的视频对象；根据所述第一组视频对象在所述第一帧视频图像以及所述第二帧视频图像中的图像区域，确定所述第一组视频对象在视频图像平面上的运动速度；根据所述运动速度，确定所述第一组视频对象在所述当前视频的各帧未分割视频图像中的预期图像区域，并根据所述预期图像区域，对所述各帧未分割视频图像进行图像分割，得到对应的视频对象；根据与所述当前视频的各帧视频图像对应的视频对象，确定所述目标视频的分类结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一组视频对象在所述第一帧视频图像以及所述第二帧视频图像中的图像区域，确定所述第一组视频对象在视频图像平面上的运动速度，包括：采用光流法，根据所述第一组视频对象在所述第一帧视频图像以及所述第二帧视频图像中的图像区域，确定所述第一组视频对象在视频图像平面上的运动速度。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述运动速度，确定所述第一组视频对象在所述当前视频的各帧未分割视频图像中的预期图像区域，并根据所述预期图像区域，对所述各帧未分割视频图像进行图像分割，得到对应的视频对象，包括：依次获取一帧未分割视频图像作为当前处理视频图像；根据所述运动速度、所述当前视频的帧率、以及所述第一组视频对象在前一帧视频图像中的图像区域，确定所述第一组视频对象在所述当前处理视频图像中的预期图像区域；采用与所述第一组视频对象中的各视频对象匹配的图像框，根据所述预期图像区域，在所述当前处理视频图像中裁剪出与所述各视频对象匹配的预期图像；将与所述各视频对象匹配的预期图像输入至预设的图像分割模型，得到与所述当前处理视频图像对应的视频对象；返回执行依次获取一帧未分割视频图像作为当前处理视频图像的操作，直至完成对所述当前视频的全部未分割视频图像的处理。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述运动速度、所述当前视频的帧率、以及所述第一组视频对象在前一帧视频图像中的图像区域，确定所述第一组视频对象在所述当前处理视频图像中的预期图像区域，包括：根据所述当前视频的帧率，确定所述前一帧视频图像与所述当前处理视频图像的间隔时间；根据所述间隔时间...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭冠军，
申请(专利权)人：北京字节跳动网络技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11