[发明专利]黑边视频检测方法及装置

权利要求书

1.一种黑边视频检测方法，包括：

从待检测视频集合中筛选出视频训练数据集，其中，所述视频训练数据集包括与黑边视频相似度超过第一阈值的疑似黑边视频；

确定待训练网络模型，并基于所述视频训练数据集为所述待训练网络模型设定训练参数；

将所述视频训练数据集中的数据赋予所述待训练网络模型作为实际训练参数值，由所述待训练网络模型基于实际训练参数值进行模型训练，直到所述待训练网络模型收敛，得到训练后的检测模型；

利用训练后的检测模型对待检测视频进行检测，检测出其中的黑边视频。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述从待检测视频集合中筛选出视频训练数据集，包括：

从所述待检测视频集合中按照预设规则筛选出与黑边视频相似度超过第一阈值的疑似黑边视频；

利用筛选出的疑似黑边视频构建所述视频训练数据集。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，从所述待检测视频集合中按照预设规则筛选出与黑边视频相似度超过第一阈值的疑似黑边视频，包括：

从所述待检测视频集合中选取任意待检测视频，并从选取的待检测视频中抽取指定数量的视频关键帧；

分析所述指定数量的视频关键帧是否存在黑边；

若是，分析指定数量的视频关键帧的黑边参数是否均位于第二阈值范围内，若是，则确定该待检测视频与黑边视频相似度超过第一阈值，将选取的待检测视频确认为疑似黑边视频。

4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其中，所述黑边参数包括：黑边颜色和/或黑边尺寸。

5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其中，所述从选取的待检测视频中抽取指定数量的视频关键帧，包括：

依据视频播放顺序从选取的待检测视频中等间隔抽取指定数量的视频关键帧。

6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其中，所述利用筛选出的疑似黑边视频构建所述视频训练数据集，包括：

对筛选出的疑似黑边视频中的黑边范围进行标注，利用标注黑边范围后的疑似黑边视频构建视频训练数据集。

7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其中，将所述视频训练数据集中的数据赋予所述待训练网络模型作为实际训练参数值，由所述待训练网络模型基于实际训练参数值进行模型训练，直到所述待训练网络模型收敛，得到训练后的检测模型，包括：

若所述视频训练数据集中疑似黑边视频的黑边包含其他视频特征信息，则对其他视频特征信息进行标注；

将所述视频训练数据集中的数据赋予所述待训练网络模型作为实际训练参数值，由所述待训练网络模型基于实际训练参数值以及被标注的其他视频特征信息进行模型训练，直到所述待训练网络模型收敛，得到训练后的检测模型。

8.一种黑边视频检测装置，包括：

筛选模块，适于从待检测视频集合中筛选出视频训练数据集，其中，所述视频训练数据集包括与黑边视频相似度超过第一阈值的疑似黑边视频；

参数设定模块，适于确定待训练网络模型，并基于所述视频训练数据集为所述待训练网络模型设定训练参数；

模型训练模块，适于将所述视频训练数据集中的数据赋予所述待训练网络模型作为实际训练参数值，由所述待训练网络模型基于实际训练参数值进行模型训练，直到所述待训练网络模型收敛，得到训练后的检测模型；

检测模块，适于利用训练后的检测模型对待检测视频进行检测，检测出其中的黑边视频。

9.一种计算机程序，包括计算机可读代码，当所述计算机可读代码在计算设备上运行时，导致所述计算设备执行根据权利要求1至7任一个所述的黑边视频检测方法。

10.一种计算机可读介质，其中存储了如权利要求9所述的计算机程序。