一种视频类型识别方法技术

本申请实施例公开了一种视频类型识别方法，所述方法包括：获取待识别视频的关键帧图像；提取关键帧图像的第一目标像素；获取第一目标像素的第一均值和第一方差；基于第一均值和第一方差，确定待识别视频的视频类型。确定待识别视频的视频类型。确定待识别视频的视频类型。

【技术实现步骤摘要】
一种视频类型识别方法


[0001]本申请涉及计算机
，尤其是涉及一种视频类型识别方法。

技术介绍

[0002]虚拟现实(Virtual Reality，VR)技术又称灵境技术，是20世纪发展起来的一项实用技术。虚拟现实技术囊括计算机、电子信息、仿真技术于一体，其基本实现方式是计算机模拟虚拟环境从而给人以环境沉浸感。
[0003]随着科学技术的不断发展，各行各业对VR技术的需求日益旺盛。VR视频拍摄手法考究，类型丰富；目前，针对VR视频存在类型区分较难实现的问题。

技术实现思路

[0004]本申请实施例期望提供一种视频类型识别方法，解决相关技术中VR视频存在类型区分较难实现的问题。
[0005]本申请的技术方案是这样实现的：
[0006]一种视频类型识别方法，所述方法包括：
[0007]获取待识别视频的关键帧图像；
[0008]提取所述关键帧图像的第一目标像素；
[0009]获取所述第一目标像素的第一均值和第一方差；
[0010]基于所述第一均值和所述第一方差，确定所述待识别视频的视频类型。
[0011]一种视频类型识别装置，所述视频类型识别装置包括：
[0012]获取模块，用于获取待识别视频的关键帧图像；
[0013]处理模块，用于提取所述关键帧图像的第一目标像素；
[0014]所述处理模块，用于获取所述第一目标像素的第一均值和第一方差；
[0015]所述处理模块，用于基于所述第一均值和所述第一方差，确定所述待识别视频的视频类型。
[0016]一种电子设备，所述电子设备包括：处理器、存储器和通信总线；
[0017]所述通信总线用于实现处理器和存储器之间的通信连接；
[0018]所述处理器用于执行存储器中存储的视频类型识别程序，以实现如上述的视频类型识别方法的步骤。
[0019]一种存储介质，所述存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如上述的视频类型识别方法的步骤。
[0020]本申请实施例所提供的一种视频类型识别方法，通过获取待识别视频的关键帧图像；提取关键帧图像的第一目标像素；获取第一目标像素的第一均值和第一方差；基于第一均值和第一方差，确定待识别视频的视频类型；也就是说，本申请提供的视频类型识别方法实现了视频类型的自动鉴别，无需采用人工标识的方式，提高了识别速度。
附图说明
[0021]图1为本申请实施例提供的视频类型识别方法的流程示意图一；
[0022]图2为本申请实施例提供的视频类型识别方法的流程示意图二；
[0023]图3为本申请实施例提供的左右连续画面的示意图；
[0024]图4为本申请实施例提供的视频类型识别方法的流程示意图三；
[0025]图5为本申请实施例提供的上下连续画面的示意图；
[0026]图6为本申请实施例提供的视频类型识别方法的流程示意图四；
[0027]图7为本申请实施例提供的一种视频类型识别装置的结构示意图；
[0028]图8为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0029]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。
[0030]应理解，说明书通篇中提到的“本申请实施例”或“前述实施例”意味着与实施例有关的特定特征、结构或特性包括在本申请的至少一个实施例中。因此，在整个说明书各处出现的“本申请实施例中”或“在前述实施例中”未必一定指相同的实施例。此外，这些特定的特征、结构或特性可以任意适合的方式结合在一个或多个实施例中应用。在本申请的各种实施例中，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。上述本申请实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
[0031]本申请实施例提供一种视频类型识别方法，应用于电子设备，参照图1所示，该方法包括以下步骤：
[0032]步骤101、获取待识别视频的关键帧图像。
[0033]本申请实施例中，电子设备对待识别视频进行预处理，得到关键帧图像。其中，预处理包括如下处理中一个或多个的组合：关键帧提取、图像压缩、关键帧去噪。
[0034]这里，关键帧图像为经过压缩处理、并且是去除图像噪声后的图像，如此，可以降低后续计算步骤的复杂度和时间开销。
[0035]在实际应用中，电子设备初始化两个线程，一个线程用于读取待待识别视频的关键帧信息，以及进行固定间隔关键帧图像的获取，并初始化一个队列Q；另一个线程用于实现视频类型识别；并初始化一个计数器count。
[0036]这里，电子设备可以是智能终端，例如可以是移动电话(手机)、平板电脑、笔记本电脑等具有无线通信能力的移动终端设备，还可以是台式计算机等不便移动的智能终端设备。电子设备用于进行视频类型识别。
[0037]步骤102、提取关键帧图像的第一目标像素。
[0038]这里，第一目标像素包括中心列像素，例如左眼中心列像素和右眼中心列像素。
[0039]步骤103、获取第一目标像素的第一均值和第一方差。
[0040]其中，第一均值又称为左右眼基准像素均值，第一方差又称为左右眼中心线方差。
[0041]步骤104、基于第一均值和第一方差，确定待识别视频的视频类型。
[0042]这里，电子设备基于左右眼基准像素均值和左右眼中心线方差，可以识别出待识
别视频的视频类型，实现对视频类型的自动识别。
[0043]本申请实施例提供的视频类型识别方法，通过获取待识别视频的关键帧图像；提取关键帧图像的第一目标像素；获取第一目标像素的第一均值和第一方差；基于第一均值和第一方差，确定待识别视频的视频类型；也就是说，本申请提供的视频类型识别方法实现了视频类型的自动鉴别，无需采用人工标识的方式，提高了识别速度。
[0044]本申请一些实施例中，参照图2所示，步骤101获取待识别视频的关键帧图像，包括：
[0045]步骤1011、基于待识别视频的总帧数、第一预设比例值、第二预设比例值，确定待识别视频的初始帧数和末尾帧数。
[0046]其中，待识别视频的总帧数表示为Duration，第一预设比例值和第二预设比例值可以基于实际需求进行灵活设置，以第一预设比例值为10％、第二预设比例值为90％为例，确定的初始帧数Initial＝Duration*10％和末尾帧数End＝Duration*90％，如此，可以防止视频前后帧黑屏对识别结果带来的干扰。
[0047]步骤1012、基于初始帧数和末尾帧数，确定提取间隔。
[0048]其中，提取间隔为基于初始帧数和末尾帧数确定的整数间隔，提取间隔为固定间隔。示例性的，提取间隔gap＝int((End
‑
Initial)/4)。...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种视频类型识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取待识别视频的关键帧图像；提取所述关键帧图像的第一目标像素；获取所述第一目标像素的第一均值和第一方差；基于所述第一均值和所述第一方差，确定所述待识别视频的视频类型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一目标像素包括左眼中心列像素和右眼中心列像素，所述获取所述第一目标像素的第一均值和第一方差，包括：基于所述左眼中心列像素和所述右眼中心列像素，计算所述右眼中心列像素对应的第一左右眼基准像素均值和第一左右眼中心线方差；在左右方向上，对所述右眼中心列像素进行至少一次移动，得到每次移动后的第一目标列像素；基于所述左眼中心列像素和所述每次移动后的第一目标列像素，计算所述每次移动后的第一目标列像素对应的第二左右眼基准像素均值和第二左右眼中心线方差；其中，所述第一均值包括所述第一左右眼基准像素均值和所述每次移动后的第一目标列像素对应的第二左右眼基准像素均值，所述第一方差包括所述第一左右眼中心线方差和所述每次移动后的第一目标列像素对应的第二左右眼中心线方差。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一均值和所述第一方差，确定所述待识别视频的视频类型，包括：若所述第一左右眼基准像素均值、第一左右眼中心线方差、每次移动后的第一目标列像素对应的第二左右眼基准像素均值和第二左右眼中心线方差中，大于第一阈值的数值的数量小于第一数量，确定所述待识别视频的视频类型为左右3D视频。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：若所述第一左右眼基准像素均值、第一左右眼中心线方差、每次移动后的第一目标列像素对应的第二左右眼基准像素均值和第二左右眼中心线方差中，大于第一阈值的数值的数量大于第一数量，提取所述关键帧图像的第二目标像素；其中，所述第二目标像素包括上眼中心行像素和下眼中心行像素；获取所述第二目标像素的第二均值和第二方差；基于所述第二均值和所述第二方差，确定所述待识别视频的视频类型。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取所述第二目标像素的第二均值和第二方差，包括：基于所述上眼中心行像素和所述下眼中心行像素，计算所述下眼中心行像素对应的第一上下眼基准像素均值和第一上下眼中心线方差；在上下方向上，对所述下眼中心行像素进行至少一次移动，得到每次移动后的第二目标行像素；基于所述上眼中心行像素和所述每次移动后的第二目标行像素，...

【专利技术属性】
技术研发人员：史晶，周英能，
申请(专利权)人：中国移动通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：