[发明专利]视频处理、模型训练方法和装置、存储介质及电子装置

说明书

本发明公开了一种视频处理、模型训练方法和装置、存储介质及电子装置。其中，该视频处理方法包括：获取待处理视频中的一组帧图像，将一组帧图像输入到目标识别模型中，确定出一组帧图像中出现有目标对象的一组目标帧图像以及目标对象在一组目标帧图像中的每个帧图像中出现的区域，根据目标对象在一组目标帧图像的每个帧图像中出现的区域，对一组目标帧图像的每个帧图像中的目标对象进行遮挡处理。本发明解决了相关技术中视频处理效率低的技术问题。

技术领域

本发明涉及人工智能领域，具体而言，涉及一种视频处理、模型训练方法和装置、存储介质及电子装置。

背景技术

相关技术中，视频中可能会包括商标图片，商标图片遮挡了视频中的内容。而为了去除商标图片，需要人工的确定商标图片在视频中的位置与在视频中每一帧图像中的位置。然后做去除处理。

若是采用上述方法，则为了去除视频中的商标图片，需要耗费大量的人力资源，对视频的处理效率低。

针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种视频处理、模型训练方法和装置、存储介质及电子装置，以至少解决相关技术中视频处理效率低的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种视频处理方法，包括：获取待处理视频中的一组帧图像；将所述一组帧图像输入到目标识别模型中，确定出所述一组帧图像中出现有目标对象的一组目标帧图像以及所述目标对象在所述一组目标帧图像中的每个帧图像中出现的区域，其中，所述目标识别模型是使用一组样本图像对原始识别模型进行训练得到的模型，所述一组样本图像包括具有所述目标对象的样本图像与不具有所述目标对象的样本图像，在所述训练完成时，所述目标识别模型输出的所述一组样本图像中判断出出现有所述目标对象的一组第一目标样本图像与所述一组样本图像中预先确定出的出现有所述目标对象的一组第二目标样本图像之间的误差满足第一条件，所述目标识别模型输出的所述目标对象在所述一组第一目标样本图像中的每个样本图像中出现的区域与预先确定出的所述目标对象在所述一组第二目标样本图像中的每个样本图像中出现的区域之间的误差满足第二条件；根据所述目标对象在所述一组目标帧图像的每个帧图像中出现的区域，对所述一组目标帧图像的每个帧图像中的所述目标对象进行遮挡处理。

根据本发明实施例的一个方面，还提供了一种模型训练方法，包括：获取一组样本图像，其中，所述一组样本图像中包括具有目标对象的样本图像与不具有所述目标对象的样本图像，所述目标对象在具有所述目标对象的样本图像中的位置不同；将所述样本图像输入到原始识别模型中，由所述原始识别模型输出出现有所述目标对象的一组第一目标样本图像与所述目标对象在所述第一目标样本图像中的每个样本图像中的位置；对所述原始识别模型中的参数进行调整，直到所述原始识别模型输出的所述一组样本图像中判断出出现有所述目标对象的一组第一目标样本图像与所述一组样本图像中预先确定出的出现有所述目标对象的一组第二目标样本图像之间的误差满足第一条件，所述原始识别模型输出的所述目标对象在所述一组第一目标样本图像中的每个样本图像中出现的区域与预先确定出的所述目标对象在所述一组第二目标样本图像中的每个样本图像中出现的区域之间的误差满足第二条件。