一种视频信息处理方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种视频信息处理方法、装置、电子设备以及存储介质，方法包括：基于第一视频图像帧集合，确定第一视频图像帧集合中的所有图像帧所对应的视频静态拼接区域；根据所述视频静态拼接区域，对所述第一视频图像帧集合中的不同图像帧进行拼接处理，并基于相应的拼接结果确定第一图像特征向量；获取第二视频对应的第二图像特征向量，并基于所述第一图像特征向量和所述第二图像特征向量，由此，通过区分视频的动态拼接区域和静态拼接区域，以及视频拼接处理，利用相应的图像特征向量判断视频的相似度，提升了视频相似度判断的准确性，减少了由于静态拼接区域的遮挡与覆盖，对视频相似度的误判。

【技术实现步骤摘要】
一种视频信息处理方法、装置、电子设备及存储介质
本专利技术涉及视频信息处理技术，尤其涉及视频信息处理方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
传统技术条件下，视频信息的需求量呈现爆发式增长，传统的信息处理技术已无法应对数量众多的视频信息的相似度的判断的需求。用人工判断的费那事对视频之间的相似度进行描述，对于人类来说非常简单，但对机器来说却是一项很难的任务，这需要机器能够跨越对图像理解的语义鸿沟，正确融合计算机视觉和自然语言处理这两项技术。为此，人工智能技术(AI，ArtificialIntelligence)提供了训练适当的语音识别网络来支持上述应用的方案。其中，人工智能是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法和技术及应用系统人工智能也就是研究各种智能机器的设计原理与实现方法，使机器具有感知、推理与决策的功能，在视频识别处理领域中，也就是通过利用数字计算机或者数字计算机控制的机器实现对语音的识别。目前，该方向的研究收到了广泛的关注，能够实现在安防、家居、医疗、教学等本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种视频信息处理方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取第一视频，并确定与所述第一视频对应的第一视频图像帧集合，其中所述第一视频图像帧集合中的任一图像帧包括动态拼接区域和静态拼接区域；/n基于所述第一视频图像帧集合，确定所述第一视频图像帧集合中的所有图像帧所对应的视频静态拼接区域；/n根据所述视频静态拼接区域，对所述第一视频图像帧集合中的不同图像帧进行拼接处理，并基于相应的拼接结果确定第一图像特征向量；/n获取第二视频对应的第二图像特征向量，并基于所述第一图像特征向量和所述第二图像特征向量，确定所述第一视频与第二视频的相似度，其中，所述第二图像特征向量用于表征所述第二视频的动态拼接区域中播...

【技术特征摘要】
1.一种视频信息处理方法，其特征在于，所述方法包括：
获取第一视频，并确定与所述第一视频对应的第一视频图像帧集合，其中所述第一视频图像帧集合中的任一图像帧包括动态拼接区域和静态拼接区域；
基于所述第一视频图像帧集合，确定所述第一视频图像帧集合中的所有图像帧所对应的视频静态拼接区域；
根据所述视频静态拼接区域，对所述第一视频图像帧集合中的不同图像帧进行拼接处理，并基于相应的拼接结果确定第一图像特征向量；
获取第二视频对应的第二图像特征向量，并基于所述第一图像特征向量和所述第二图像特征向量，确定所述第一视频与第二视频的相似度，其中，所述第二图像特征向量用于表征所述第二视频的动态拼接区域中播放内容特征。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取第一视频，并确定与所述第一视频对应的第一视频图像帧集合，包括：
对所述第一视频进行解析，获取所述第一视频的时序信息；
根据所述第一视频的时序信息，对所述第一视频所对应的视频参数进行解析，获取与所述第一视频对应的播放时长参数与画面区域参数；
基于所述第一视频对应的播放时长参数与画面区域参数，对所述第一视频进行抽取以获取所述第一视频对应的第一视频图像帧集合。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一视频图像帧集合，确定所述第一视频图像帧集合中的所有图像帧所对应的视频静态拼接区域，包括：
对所述第一视频图像帧集合中的所有图像帧进行灰度化处理；
对经过灰度化处理的图像帧进行横向等间隔采样处理和纵向等间隔采样处理；
确定所述图像帧的横向等间隔采样处理结果的时间维度方差和，以及确定所述图像帧的纵向等间隔采样处理结果的时间维度方差和；
基于所述图像帧的横向等间隔采样处理结果的时间维度方差和，确定所述视频静态拼接区域的上方区域宽度和所述视频静态拼接区域的下方区域宽度；
基于所述图像帧的纵向等间隔采样处理结果的时间维度方差和，确定所述视频静态拼接区域的左侧区域宽度和所述视频静态拼接区域的右侧区域宽度。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述视频静态拼接区域，对所述第一视频图像帧集合中的不同图像帧进行拼接处理，并基于相应的拼接结果确定第一图像特征向量，包括：
根据所述视频静态拼接区域，对所述第一视频图像帧集合中的不同图像帧进行拼接处理，形成第二视频图像帧集合，其中，所述第二视频图像帧集合包括不同动态拼接区域的图像；
确定所述第二视频图像帧集合中不同视频图像帧对应的第一图像特征向量。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述视频静态拼接区域，对所述第一视频图像帧集合中的不同图像帧进行拼接处理，形成第二视频图像帧集合，包括：
根据所述视频静态拼接区域，确定所述第一视频图像帧集合中的不同图像帧中静态拼接区域的坐标参数；
确定所述第一视频图像帧集合中的不同图像帧中动态拼接区域的宽度参数与高度参数；
基于所述视频静态拼接区域的上方区域宽度、下方区域宽度、左侧区域宽度、右侧区域宽度以及所述动态拼接区域的宽度参数与高度参数，对所述第一视频图像帧集合中的不同图像帧进行拼接处理，形成第二视频图像帧集合。


6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述确定所述第二视频图像帧集合中不同视频图像帧对应的第一图像特征向量，包括：
将所述第二视频图像帧集合中不同视频图像帧输入视频信息处理模型中；
通过所述视频信息处理模型的卷积层和最大值池化层对所述第二视频图像帧集合中不同视频图像帧交叉进行处理，得到所述不同图像帧的降采样结果；
通过所述视频信息处理模型的全连接层，对所述不同图像帧的降采样结果进行归一化处理；
通过所述视频信息处理模型对所述不同图像帧的降采样的归一化结果，进行深度分解处理，确定与所述不同图像帧相匹配的第一图像特征向量。


7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取第一训...

【专利技术属性】
技术研发人员：束俊辉，叶豪，范湉湉，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44