数据分析方法、装置、电子设备及计算机存储介质制造方法及图纸

本公开提供了数据分析方法、装置、电子设备及计算机存储介质，计算机技术领域，尤其涉及计算机视觉、深度学习等人工智能技术领域。具体实现方案为：获取待分析的视频数据；视频数据包括多个视频帧；获得多个视频帧中每个视频帧的图像内容；根据图像内容，确定目标抖动判定规则；根据目标抖动判定规则和不同的视频帧之间的抖动信息，确定视频数据的第一稳定性分析结果。本公开实施例能够提高视频数据分析结果的准确性。结果的准确性。结果的准确性。

【技术实现步骤摘要】
数据分析方法、装置、电子设备及计算机存储介质


[0001]本公开涉及计算机
，尤其涉及计算机视觉、深度学习等人工智能


技术介绍

[0002]随着计算机技术的发展，网络成为人们日常生活、生产、学习等活动必不可少的工具。网络上的信息内容多种多样，主要包括文字类型的信息、图像类型的信息、音频类型的信息和视频类型的信息等。由于目前的计算机设备，包括便携移动终端等，几乎均具备视频拍摄功能，因此，网络上的视频类型的信息数量也越来越多，网络用户观看视频类型的信息的行为也越来越多。
[0003]随着视频数据数量的增多，视频数据的质量也呈现出参差不齐的现象。质量较差的视频数据，可能会对观看者造成不好的观看体验，影响视频产品的用户的维持和数量增加。

技术实现思路

[0004]本公开提供了一种数据分析方法、装置、电子设备及计算机存储介质。
[0005]根据本公开的一方面，提供了一种数据分析方法，包括：
[0006]获取待分析的视频数据；视频数据包括多个视频帧；
[0007]获得多个视频帧中每个视频帧的图本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种数据分析方法，包括：获取待分析的视频数据；所述待分析的视频数据包括多个视频帧；获取所述多个视频帧中每个视频帧的图像内容；根据所述图像内容，确定目标抖动判定规则；所述目标抖动判定规则为预设的多个判定规则之一；根据所述目标抖动判定规则和不同的所述视频帧之间的抖动信息，确定所述视频数据的第一稳定性分析结果。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述图像内容，确定目标抖动判定规则，包括：在所述视频数据中，时序相邻视频帧的图像内容符合预设的连续内容判定条件的情况下，根据所述图像内容，确定目标分类；所述连续内容判定条件，包括时序相邻视频帧的图像内容的相似度达到设定的相似度阈值；根据预设的分类与抖动判定规则的对应关系，确定与所述目标分类对应的抖动判定规则；将与所述目标分类对应的抖动判定规则，作为所述目标抖动判定规则。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据所述图像内容，确定目标分类，包括：根据所述图像内容，确定至少一个目标物体的信息；根据所述至少一个目标物体的信息，确定所述图像内容对应的运动信息；根据所述运动信息，确定所述目标分类。4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据所述图像内容，确定目标分类，包括：在所述视频数据中，时序相邻视频帧的图像内容不符合预设的连续内容判定条件的情况下，确定所述目标抖动判定规则为用于生成不抖动的分析结果的判定规则。5.根据权利要求1
‑
4中任意一项所述的方法，其中，所述获取所述多个视频帧中每个视频帧的图像内容，包括：确定所述每个视频帧的空间特征；根据所述空间特征，获取所述图像内容。6.根据权利要求1
‑
5中任意一项所述的方法，还包括：根据所述图像内容，确定不同的所述视频帧之间，相同图像内容部分的移动信息；将所述移动信息，作为不同的所述视频帧之间的抖动信息。7.根据权利要求1
‑
6中任意一项所述的方法，其中，所述获取待分析的视频数据，包括：按照设定的时间间隔，视频数据划分为多个片段；从每个所述片段中，提取至少一个视频帧；根据所述至少一个视频帧，构成多个视频数据，所述多个视频数据包括所述待分析的视频数据。8.根据权利要求7所述的方法，所述方法还包括：确定所述视频数据中，第一稳定性分析结果表示抖动的视频数据，作为目标视频数据；根据所述目标视频数据在所述视频数据中占据的时长比例，确定对所述视频数据的第二稳定性分析结果。9.一种数据分析装置，包括：
视频获取模块，用于获取待分析的视频数据；所述待分析的视频数据包括多个视频帧；图像内容模块，用于获取所述多个视频帧中每个视频帧的图像内容；判定规则模块，用于根据所述图像内容，确定目标抖动判定规则；所述目标抖动判定规则为预设的多个判定规则之一；分析结果模块，用于根据所述目标抖动判定规则和不同的所述视频帧之间的抖动信息，确定所述视频数据的第一稳定性分析结果。10.根据权利...

【专利技术属性】
技术研发人员：王昊，
申请(专利权)人：百度在线网络技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：