[发明专利]从视频中获取候选片段的方法、装置及处理设备

权利要求书

1.一种从视频中获取候选片段的方法，其特征在于，包括：

获取待检测视频；

通过预设的相似度算法分别计算所述待检测视频相邻视频帧之间的图像相似度，得到相似度序列；其中，所述相似度序列中的图像相似度的排序与所述视频帧的排序相同；

将所述相似度序列中大于第一分割阈值的所述图像相似度作为目标图像相似度；

如果多个目标图像相似度在所述相似度序列中的排列顺序连续，将所述多个目标图像相似度对应的视频帧作为所述待检测视频的候选片段；

基于两个所述候选片段与正确标注片段的重叠度，设置排序损失函数；两个所述候选片段与所述正确标注片段的重叠度不同，所述排序损失函数用于作为视频动作检测模型的损失函数；

其中，所述排序损失函数包括：l_rank＝max(0,c_q-c_p+ε)，c_q表示两个所述候选片段中其中一个候选片段与所述正确标注片段的重叠度，c_p表示两个所述候选片段中另一个候选片段与所述正确标注片段的重叠度。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述多个目标图像相似度对应的视频帧作为所述待检测视频的候选片段的步骤，包括：

将所述多个目标图像相似度对应的第一张视频帧作为候选片段的起始帧，将所述多个目标图像相似度对应的最后一张视频帧作为候选片段的结束帧；

从所述待检测视频中分割出所述起始帧至所述结束帧间的片段，得到候选片段。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述相似度序列中的所述图像相似度带有索引标识；

所述如果多个目标图像相似度在所述相似度序列中的排列顺序连续，将所述多个目标图像相似度对应的视频帧作为所述待检测视频的候选片段的步骤，包括：

判断相邻所述图像相似度的所述索引标识是否连续；

如果是，判断连续的所述索引标识是否大于预设数量阈值；

如果大于所述预设数量阈值，将连续的所述索引标识对应的视频帧作为所述待检测视频的候选片段。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在得到所述候选片段之后，所述方法还包括：

将所述候选片段对应的相似度序列中大于第二分割阈值的图像相似度作为细分图像相似度；所述第二分割阈值大于所述第一分割阈值；

如果多个细分图像相似度在所述相似度序列中的排列顺序连续，将所述多个细分图像相似度对应的视频帧作为所述候选片段的第一类细分的候选片段；

将所述候选片段中被所述细分候选片段分割出的其他片段作为第二类细分的候选片段。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述多个细分图像相似度对应的视频帧作为所述候选片段的第一类细分的候选片段的步骤，包括：

将所述多个细分图像相似度对应的第一张视频帧作为细分候选片段的起始帧，将所述多个细分图像相似度对应的最后一张视频帧作为细分候选片段的结束帧，分割所述候选片段得到所述细分候选片段。

6.根据权利要求4或5所述的方法，其特征在于，在得到所述细分候选片段之后，所述方法还包括：

在相邻所述候选片段中分别选择一个所述细分的候选片段；

将在前的所述细分候选片段的第一张视频帧作为加长的候选片段的起始帧，将在后的所述细分候选片段的最后一张视频帧作为加长的候选片段的结束帧，分割所述待检测视频得到加长的候选片段。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

将所述排序损失函数作为所述视频动作检测模型的损失函数，并通过所述候选片段对所述视频动作检测模型进行训练。

8.根据权利要求1或7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

通过预先配置的视频动作检测模型对所述候选片段进行动作检测。