视频检测方法及电子设备和计算机可读存储介质技术

本申请公开了一种视频检测方法及一种电子设备和计算机可读存储介质，该方法包括：获取目标视频中的目标视频帧，并在目标视频帧中提取人体特征点；计算人体特征点在相邻目标视频帧中的光流数据，并根据光流数据确定人体在相邻目标视频帧的运动幅度；其中，光流数据用于表示人体特征点在相邻目标视频帧的运动状态；若运动幅度大于预设幅度，则将对应的相邻目标视频帧确定为性感低俗视频帧；若性感低俗视频帧在所有目标视频帧中的比例大于预设比例，则确定目标视频为性感低俗视频。本申请提供的视频检测方法，提高了视频检测的准确度。提高了视频检测的准确度。提高了视频检测的准确度。

【技术实现步骤摘要】
视频检测方法及电子设备和计算机可读存储介质


[0001]本申请涉及视频处理
，更具体地说，涉及视频检测方法及电子设备和计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]性感低俗视频识别是人工智能的一个重要应用方向，在相关技术中，将图像格式转化为特定形式，统计目标像素所占比例，设置阈值并结合人脸检测等多个特征实现性感低俗视频的识别。
[0003]但是，上述方案容易受到与目标像素相近因素的干扰，例如阳光、沙滩等，导致目标区域变形，检测准确度较低。另外，不同光照等条件会对目标区域的像素造成影响，进一步导致了视频检测准确度较低。
[0004]因此，如何提高检测性感低俗视频的准确度是本领域技术人员需要解决的技术问题。

技术实现思路

[0005]本申请的目的在于提供一种视频检测方法及一种电子设备和一种计算机可读存储介质，提高了检测性感低俗视频的准确度。
[0006]为实现上述目的，本申请第一方面提供了一种视频检测方法，包括：
[0007]获取目标视频中的目标视频帧，并在所述目标视频帧中提取人体特征点；
[0008]计算所述人体特征点在相邻目标视频帧中的光流数据，并根据所述光流数据确定人体在相邻目标视频帧的运动幅度；其中，所述光流数据用于表示所述人体特征点在相邻目标视频帧的运动状态；
[0009]若所述运动幅度大于预设幅度，则将对应的相邻目标视频帧确定为性感低俗视频帧；
[0010]若所述性感低俗视频帧在所有所述目标视频帧中的比例大于预设比例，则确定所述目标视频为性感低俗视频。
[0011]为实现上述目的，本申请第二方面提供了一种电子设备，包括：
[0012]存储器，用于存储计算机程序；
[0013]处理器，用于执行所述计算机程序时实现如上述视频检测方法的步骤。所述存储器用于存储程序，所述程序至少用于：
[0014]为实现上述目的，本申请第三方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述视频检测方法的步骤。
[0015]通过以上方案可知，本申请提供的一种视频检测方法，包括：获取目标视频中的目标视频帧，并在所述目标视频帧中提取人体特征点；计算所述人体特征点在相邻目标视频帧中的光流数据，并根据所述光流数据确定人体在相邻目标视频帧的运动幅度；其中，所述
光流数据用于表示所述人体特征点在相邻目标视频帧的运动状态；若所述运动幅度大于预设幅度，则将对应的相邻目标视频帧确定为性感低俗视频帧；若所述性感低俗视频帧在所有所述目标视频帧中的比例大于预设比例，则确定所述目标视频为性感低俗视频。
[0016]本申请提供的视频检测方法，通过光流数据表示人体特征点在相邻视频帧的运动状态，进而确定人体在相邻目标视频帧的运动幅度。由于性感低俗视频中存在很多大尺度动作，也即运动幅度较大，而正常视频中人体的运动幅度较小。本申请通过设置预设值区分性感低俗视频和正常视频，利用人体的运动幅度判别视频属性，避免了环境干扰，提高了视频检测的准确度。本申请还公开了一种电子设备和一种计算机可读存储介质，同样能实现上述技术效果。
[0017]应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性的，并不能限制本申请。
附图说明
[0018]为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。附图是用来提供对本公开的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本公开，但并不构成对本公开的限制。在附图中：
[0019]图1为本申请实施例提供的一种视频检测方法的流程图；
[0020]图2为本申请实施例提供的另一种视频检测方法的流程图；
[0021]图3为本申请实施例提供的一种性感低俗视频的同心圆图；
[0022]图4为本申请实施例提供的一种性感低俗视频对应的同心圆柱图；
[0023]图5为本申请实施例提供的一种正常视频对应的同心圆柱图；
[0024]图6为本申请实施例提供的一种正常视频的同心圆图；
[0025]图7为本申请实施例提供的一种电子设备的结构图。
具体实施方式
[0026]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0027]本申请实施例公开了一种视频检测方法，提高了检测性感低俗视频的准确度。
[0028]参见图1，本申请实施例提供的一种视频检测方法的流程图，如图1所示，包括：
[0029]S101：获取目标视频中的目标视频帧，并在所述目标视频帧中提取人体特征点；
[0030]本实施例的执行主体为服务器，目的为检测客户端上传的目标视频是否为性感低俗视频。在本步骤中，首先获取目标视频中的目标视频帧。在具体实施中，可以对目标视频中的每幅视频帧进行逐一检测，当然为了提高检测效率，作为一种优选的实施方式，可以按照预设帧间隔在目标视频中抽取目标视频帧，仅对抽取的目标视频帧进行检测。
[0031]需要说明的是，为了提高后续视频帧的识别效率，可以在获取目标视频帧之后，对目标视频帧进行前景剪裁，后续直接对目标视频帧的前景进行检测。作为一种可行的实施方式，可以基于高斯混合模型对目标视频帧进行前景剪裁。高斯混合模型的原理为：可以认为时域中的同一个点的像素值看做是一个像素的变化过程，由一组像素组成。在实际应用中，存在很多干扰因素，例如光照亮度，风吹动树叶，行走中的汽车等。环境中的背景往往不是完全不变的。由于这种变化的产生，随着时间的推移，在图像中，也就是即随着帧数的增加，像素点的值的分布较为分散，尤其是前景与背景交叉的区域。由于像素点的变化是多个的，适应单个像素变化的高斯模型，针对二维图片来说是一个多维的变化，一般高斯模型变化无法适应。对于多峰高斯分布模型，图像的每一个像素点按不同权值的多个高斯分布的叠加来建模，每种高斯分布对应一个可能产生像素点所呈现颜色的状态，各个高斯分布的权值和分布参数随时间更新。当处理彩色图像时，假定图像像素点R、G、B三色通道相互独立并具有相同的方差。观测数据集中的单个采样点服从混合高斯分布概率密度函数，针对每一个模型进行高斯的建模，得到多个像素的概率密度函数。判断一个像素点是否服从高斯分布条件：像素值是否位于高斯分布的2.5倍标准差内。对于每个像素点对应的高斯模型，如果该像素值匹配到了某个高斯模型，则对该高斯模型进行更新。对于没有匹配到的高斯模型，其方差与期望不变，但权值需要更新。每个像素值对应的各个高斯分布的参数会一直发生改变，当一个物本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种视频检测方法，其特征在于，包括：获取目标视频中的目标视频帧，并在所述目标视频帧中提取人体特征点；计算所述人体特征点在相邻目标视频帧中的光流数据，并根据所述光流数据确定人体在相邻目标视频帧的运动幅度；其中，所述光流数据用于表示所述人体特征点在相邻目标视频帧的运动状态；若所述运动幅度大于预设幅度，则将对应的相邻目标视频帧确定为性感低俗视频帧；若所述性感低俗视频帧在所有所述目标视频帧中的比例大于预设比例，则确定所述目标视频为性感低俗视频。2.根据权利要求1所述视频检测方法，其特征在于，所述计算所述人体特征点在相邻目标视频帧中的光流数据，包括：基于相邻目标视频帧中所述人体特征点的位移和相邻目标视频帧的时间间隔，利用差分估计算法计算所述人体特征点的光流数据；其中，所述光流数据包括光流大小和光流方向。3.根据权利要求2所述视频检测方法，其特征在于，所述根据所述光流数据确定人体在相邻目标视频帧的运动幅度，包括：将所述人体特征点在相邻目标视频帧中的光流数据以极坐标的形式绘制在所述相邻目标视频帧对应的同心圆图中；确定所述同心圆图中光流数据中心点，并计算所述光流数据中心点与所述同心圆图的圆心之间的距离；以所述光流数据中心点与所述圆心之间的距离表示人体在相邻目标视频帧的运动幅度。4.根据权利要求3所述视频检测方法，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：洪国伟，曹成志，曾裕斌，董治，雷兆恒，
申请(专利权)人：腾讯音乐娱乐科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：