[发明专利]一种视频广告播出监测方法

说明书

本发明公开了一种视频广告播出监测方法，包括视频哈希库构建和广告检测两个阶段；本发明在视频哈希库构建中，对慢录视频中的每一帧，提取颜色和灰度的两级特征，其中颜色为粗粒度特征，灰度为细粒度特征，在此基础上进行两级位数适中的局部敏感哈希映射；在广告检测中，采用两级哈希匹配方法，并通过直线拟合和直线匹配分别对广告播放的开始时间和结束时间进行检测，具有处理速度快、检测精度高的特点；同时，通过采取特征区域选择、判定重复帧、取头片段、取尾片段等操作，在保证精度的情况下，进一步提高了处理速度。

技术领域

本发明属于数字视频处理技术领域，具体涉及一种视频广告播出监测方法。

背景技术

当前，广播已成为最为普及的大众宣传和娱乐媒体，众多商家也借助电视广播播放其产品广告。在电视广告业务中，电台和商家都非常关注每一条要求播出的广告是否准点播出。此外，大多数电视广告的持续时间较短，广告的播放是否完整也是一个重要的问题。传统的电视广告监播主要靠人工监测来完成，即通过人工来观测待播广告的播放开始时间和结束时间，并判定广告是否播放完整。在当前自动化广播系统中，监播工作由计算机执行广告监播软件来完成。

广告监播软件的一种实现思路是将广告库中的广告逐一地取出，并在已播出的视频记录(慢录)文件中进行检索，从而确定其播放的开始和结束时间。为了在慢录中检测一个广告是否存在，常规的做法是使用相同算法来提取慢录和待检测广告的特征，然后从慢录起点开始取出与广告长度相同的特征片段，将其与广告特征段进行比对，比对不成功则将起始点向后移动一帧，取出下一个片段来比对，直至慢录文件的结尾。这种方法的一个最大缺陷是比对次数过多，导致检测时间过长，无法做到实时处理；另一种做法是运用哈希检索技术来检索慢录中的广告。这类方法虽然可以解决检测速度的问题，对于广告监播应用仍然存在不足。

传统的哈希检索技术主要面临两方面的困难：一方面，检测精度依赖于特征的选择，精度高的特征往往计算复杂度也高。而广告监播对检测速度和精度都有较高的要求，因此需要找到合适的特征提取和检索方法。另一方面，传统哈希检索技术重在确定目标广告是否存在，而对其播出位置的检测，尤其是在广告未完整播出情况下对实际结束位置的检测，缺乏高效的解决手段；现代哈希检索技术多使用深度网络来提取特征并构造哈希码。这种方法虽然在检测精度上有所提高，但由于深度网络的训练时间过长，难以满足电台需在播出当天及时统计广告实际播出情况的业务要求。

总之，当前监播相关技术还没有很好地同时解决检测速度和检测精度的问题，以满足电台广告监播的需求。

发明内容

针对现有技术中的上述不足，本发明提供了一种高性能的视频广告播出监测方法，采用新的特征提取和检索算法，实现在保证检测精度的同时提高处理速度。

为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：

一种视频广告播出监测方法，包括视频哈希库构建和广告检测两个阶段；

所述视频哈希库构建包括以下步骤：

A1.初始化：设N_L为输入慢录视频的总帧数，初始化视频哈希表为空，慢录帧帧编号z_L＝0；

A2.取视频帧：从慢录视频中取一帧视频，更新慢录帧帧编号为z_L+1；

A3.两级特征提取：选择特征区域，对特征区域图像分别在RGB空间和YUV空间提取第一级特征向量H_a和第二级特征向量H_b；

A4.判定重复帧：若当前帧与前一帧的第二级特征向量相同，则转到步骤A2；否则转到步骤A5；

A5.两级哈希入库：对提取的特征向量H_a和H_b进行两级局部敏感哈希映射，并生成哈希表表项，将慢录帧帧编号数据写入视频哈希库中；