一种花屏检测方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本公开实施例涉及一种花屏检测方法、装置、设备及介质，其中该方法包括：获取待检测的视频数据；将视频数据的图像帧输入特征提取模型中，提取得到待测特征；基于待测特征与花屏模板特征之间的相似度，确定视频数据的花屏检测结果。采用上述技术方案，将深度学习模型作为图像特征提取器提取特征，并通过与花屏模板特征之间的相似度匹配实现花屏检测，提高了花屏检测的精度，实现了高召回率和低误报率，相较于现有技术，节省了收集样本的工作量，并且实施难度较低。

【技术实现步骤摘要】
一种花屏检测方法、装置、设备及介质
本公开涉及视频处理
，尤其涉及一种花屏检测方法、装置、设备及介质。
技术介绍
在视频传输领域，由于编解码错误或者传输等因素导致部分数据丢失时，可能会导致视频中的图像帧出现非图像正常内容的色块，即出现花屏现象，严重影响了正常视频流信息的传播，也严重影响了用户的观感体验，因此需要对图像或者视频进行花屏检测，以便进行及时预警。目前，花屏检测可以通过特征分析、训练深度学习模型进行检测以及采用当前数据与原始数据进行差异比较等方式实现，但是上述方式存在精度不高、费时费力以及实施难度大等问题，不能满足需求。
技术实现思路
为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题，本公开提供了一种花屏检测方法、装置、设备及介质。本公开实施例提供了一种花屏检测方法，所述方法包括：获取待检测的视频数据；将所述视频数据的图像帧输入特征提取模型中，提取得到待测特征；基于所述待测特征与花屏模板特征之间的相似度，确定所述视频数据的花屏检测结果。本公开实施例还提供了一种花屏检测装本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种花屏检测方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取待检测的视频数据；/n将所述视频数据的图像帧输入特征提取模型中，提取得到待测特征；/n基于所述待测特征与花屏模板特征之间的相似度，确定所述视频数据的花屏检测结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种花屏检测方法，其特征在于，所述方法包括：
获取待检测的视频数据；
将所述视频数据的图像帧输入特征提取模型中，提取得到待测特征；
基于所述待测特征与花屏模板特征之间的相似度，确定所述视频数据的花屏检测结果。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述视频数据的图像帧输入特征提取模型中，提取得到待测特征，包括：
按照设定时间间隔从预设时长的所述视频数据中抽取图像帧；
将所述图像帧输入特征提取模型中，通过所述特征提取模型得到待测特征，其中，所述特征提取模型为预先训练的卷积模型。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述待测特征与花屏模板特征之间的相似度，确定所述视频数据的花屏检测结果，包括：
采用相似度算法确定所述待测特征与所述花屏模板特征之间的相似度；
基于所述相似度和相似度阈值，确定抽取的图像帧中的花屏图像帧；
基于所述花屏图像帧在抽取的图像帧中所占的比例与占比阈值的对比结果，确定所述视频数据的花屏检测结果。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述相似度和相似度阈值，确定抽取的图像帧中的花屏图像帧，包括：
将相似度大于或等于所述相似度阈值的待测特征确定为目标特征；
将所述目标特征对应的图像帧确定为花屏图像帧。


5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述花屏图像帧在抽取的图像帧中所占的比例与占比阈值的对比结果，确定所述视频数据的花屏检测...

【专利技术属性】
技术研发人员：汪贤，樊鸿飞，蔡媛，
申请(专利权)人：北京金山云网络技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11