[发明专利]视频检测方法及装置、计算机可读介质和电子设备

说明书

本发明公开了一种视频检测方法及装置、计算机可读介质和电子设备，涉及图像处理技术领域。该视频检测方法包括：预先获取视频帧样本，确定视频帧样本的第一全局特征和第二全局特征，将第二全局特征转换为第一哈希值，利用第一哈希值建立索引，并将第一全局特征存储在索引下；确定待检测视频关键帧的第一全局特征和第二全局特征，并将待检测视频关键帧的第二全局特征转换为第二哈希值；当第二哈希值与第一哈希值的相似度大于第一相似度阈值时，提取第二哈希值对应的第一全局特征，将第二哈希值对应的第一全局特征与第一哈希值对应存储的全局特征进行比对，并根据比对结果确定待检测视频的检测结果。本公开可以快速且准确地实现视频检测。

技术领域

本公开涉及图像处理技术领域，具体而言，涉及一种视频检测方法、装置、计算机可读介质和电子设备。

背景技术

随着机器学习技术的不断发展，机器学习在各个领域得到了广泛的应用。例如，将机器学习技术应用于视频检测领域，针对待检测的视频，从中提取图像，计算机系统可以自行将提取的图像与其他图像进行比对，进而可以确定出与该图像相似的图像，并根据图像的比对结果，完成视频的检测。

目前，基于卷积神经网络的分类模型可以对图像进行有效的检测，然而，针对每次检测的过程，流程复杂且耗时较长，尤其在检测视频图像的场景下，无法快速且准确地对图像进行检测，导致无法较好地得到视频检测结果。

需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

本公开的目的在于提供一种视频检测方法、装置、计算机可读介质和电子设备，进而至少在一定程度上克服由于相关技术的限制和缺陷而导致的无法快速且准确地对图像进行检测的问题。

根据本公开的一个方面，提供了一种视频检测方法，包括：预先获取视频帧样本，确定视频帧样本的第一全局特征和第二全局特征，将第二全局特征转换为第一哈希值，利用第一哈希值建立索引，并将第一全局特征存储在索引下；提取待检测视频的待检测视频关键帧，确定待检测视频关键帧的第一全局特征和第二全局特征，并将待检测视频关键帧的第二全局特征转换为第二哈希值；当第二哈希值与第一哈希值的相似度大于第一相似度阈值时，提取第二哈希值对应的第一全局特征，将第二哈希值对应的第一全局特征与第一哈希值对应存储的全局特征进行比对，并根据比对结果确定待检测视频的检测结果。

根据本公开的一个方面，提供了一种视频检测装置，包括检测准备模块、特征提取模块和特征比对模块。

具体的，检测准备模块用于预先获取视频帧样本，确定视频帧样本的第一全局特征和第二全局特征，将第二全局特征转换为第一哈希值，利用第一哈希值建立索引，并将第一全局特征存储在索引下；特征提取模块用于提取待检测视频的待检测视频关键帧，确定待检测视频关键帧的第一全局特征和第二全局特征，并将待检测视频关键帧的第二全局特征转换为第二哈希值；特征比对模块用于当第二哈希值与第一哈希值的相似度大于第一相似度阈值时，提取第二哈希值对应的第一全局特征，将第二哈希值对应的第一全局特征与第一哈希值对应存储的全局特征进行比对，并根据比对结果确定待检测视频的检测结果。

可选地，利用卷积神经网络确定出视频帧的第一全局特征和第二全局特征，其中，全局特征为全连接层特征。