【技术实现步骤摘要】
一种视频识别方法、装置和计算机设备
本申请涉及识别领域，尤其涉及一种视频识别方法、装置和计算机设备。
技术介绍
视频识别指利用计算机对视频中的每帧图像进行处理、分析和理解，以检测并识别各种不同模式的目标的技术。目前，随着视频识别技术的发展，视频识别技术已广泛应用于各个领域。例如，在视频监控领域，可通过采集到的视频识别场景中的车牌。现有的视频识别方法，通常包括：对视频中的每帧图像进行识别，得到该帧图像对应的识别结果；依据所有帧图像对应的识别结果确定该视频对应的识别结果。例如，将所有帧图像对应的识别结果中出现次数最多的识别结果确定为该视频对应的识别结果。然而，在一些场景下，采集到的视频中的大部分图像均比较模糊，该视频中只存在一帧或者几帧比较清晰的图像，这样，当采用上述方法对该视频进行识别时，大部分图像对应的识别结果可能均是错误的，依据所有帧图像对应的识别结果确定出的该视频对应的识别结果必然也是错误的。
技术实现思路
有鉴于此，本申请提供一种视频识别方法、装置和计算机设备，以提供一种识别准确率较...
【技术保护点】
1.一种视频识别方法，其特征在于，所述方法包括：/n针对待识别视频中的每帧图像，获取该帧图像的质量评分；/n依据每帧图像的质量评分，从所述待识别视频中的所有帧图像中选出满足指定条件的目标帧图像；所述指定条件为该帧图像的质量评分大于预设阈值或者是该帧图像为所有帧图像中质量评分最高的图像；/n对所述目标帧图像进行识别，得到所述目标帧图像对应的识别目标，并依据所述识别目标确定所述待识别视频对应的识别结果。/n
【技术特征摘要】
1.一种视频识别方法，其特征在于，所述方法包括：
针对待识别视频中的每帧图像，获取该帧图像的质量评分；
依据每帧图像的质量评分，从所述待识别视频中的所有帧图像中选出满足指定条件的目标帧图像；所述指定条件为该帧图像的质量评分大于预设阈值或者是该帧图像为所有帧图像中质量评分最高的图像；
对所述目标帧图像进行识别，得到所述目标帧图像对应的识别目标，并依据所述识别目标确定所述待识别视频对应的识别结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取该帧图像的质量评分，包括：
将该帧图像输入到预先训练好的第一神经网络，由所述第一神经网络中的指定层对该帧图像进行特征提取，得到特征图，并由所述第一神经网络中的全连接层对所述特征图进行加权处理，得到加权处理结果，以及由所述第一神经网络中的激活层对所述加权处理结果进行归一化处理，得到归一化处理结果；
将所述归一化处理结果确定为该帧图像的质量评分。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待识别视频为同一辆机动车的车牌图像序列，所述识别目标为所述机动车的车牌号；所述对所述目标帧图像进行识别，包括：
针对每个目标帧图像，将该目标帧图像输入到预先训练好的第二神经网络，由所述第二神经网络对该目标帧图像进行特征提取，得到特征图，并对所述特征图进行车牌识别后输出该目标帧图像对应的车牌号。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待识别视频为同一辆机动车的车牌图像序列，所述识别目标为所述机动车的车牌号；所述对所述目标帧图像进行识别，包括：
将所有目标帧图像和每个目标帧图像对应的质量评分输入到预先训练好的第三神经网络，由所述第二神经网络对每个目标帧图像进行特征提取，得到每个目标帧图像的特征图，并依据每个目标帧图像的质量评分对所有目标帧图像的特征图进行加权融合处理，得到融合后的特征图，以及对所述融合后的特征图进行车牌识别，得到所有目标帧图像对应的车牌号。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述依据每个目标帧图像的质量评分对所有目标帧图像的特征图进行加权融合处理，得到融合后的特征图，包括：
按照第一公...
【专利技术属性】
技术研发人员：卢晶，
申请(专利权)人：杭州海康威视数字技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33
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