[发明专利]一种基于自适应模板的视频OSD时间识别方法

权利要求书

1.一种基于自适应模板的视频OSD时间识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)对视频帧中的OSD时间区域进行定位，获得若干候选区域；

2)在各候选区域中，采用深度神经网络方法对时间字符进行定位及识别，根据设定时间段内的识别结果确定一个最终识别区域，具体为：

a)在视频帧图像中找到单一颜色的联通区域；

b)在联通区域上采用扫描窗口的方法，对每个窗口进行字符识别，保留置信度大于设定置信度阈值的窗口；

c)检索同时满足如下条件的六个窗口：

i)在同一水平线上，ii)相同间隔，iii)构成数字满足时间约束；

d)判断步骤c)是否检索到满足条件的六个窗口，若是，则执行步骤e)，若否，则减小设定置信度阈值，返回步骤b)；

e)判断检索到满足条件的六个窗口的组合数据是否大于1，若是，则选择其中字符识别置信度最高的一组为最终定位结果，若否，则直接以检索到的六个窗口为最终定位结果；

3)根据所述最终识别区域生成多个字符模板，各字符模板记录每个字符的前景和背景区域；

4)利用所述字符模板对待识别视频帧进行时间识别，并获得对应的识别置信度。

2.根据权利要求1所述的基于自适应模板的视频OSD时间识别方法，其特征在于，所述步骤1)中，采用Boosting方法和先验参数检测时间字符所在区域，对OSD时间区域进行定位。

3.根据权利要求2所述的基于自适应模板的视频OSD时间识别方法，其特征在于，所述先验参数包括区域长宽比和区域位置。

4.根据权利要求1所述的基于自适应模板的视频OSD时间识别方法，其特征在于，所述步骤3)中，根据步骤2)获得的多帧深度神经网络定位和识别的字符生成字符模板。

5.根据权利要求1所述的基于自适应模板的视频OSD时间识别方法，其特征在于，所述步骤4)中，根据字符模板对待识别视频帧进行时间识别时，将各个字符模板应用到待识别视频帧上，统计每个字符模板下前景的灰度值方差，取方差最小的字符模板作为识别结果，并用该方差作为对应的识别置信度。

6.根据权利要求1所述的基于自适应模板的视频OSD时间识别方法，其特征在于，该方法还包括：

判断识别置信度是否小于设定值，若是，则根据上一视频帧的识别结果修正当前视频帧的识别结果，若否，则退出。