[发明专利]一种基于多视频去重拼接的视频压缩方法

权利要求书

1.一种基于多视频去重拼接的视频压缩方法，其特征在于，

首先运用H.265编解码处理视频，利用FFmpeg提取视频关键帧和图像，运用深度学习判别图像相似性，然后对比去重，对视频单帧静态拼接，然后通过H.265对视频进行编解码、动态压缩生成文件。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

运用FFmpeg提取待处理视频中的关键帧和图像，获取待处理图像关键特征点信息，为下一步分析关键帧和图像的关键特征点信息、对比图像相似性作准备。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

分析待处理图像的关键特征点信息，利用深度学习对两段不同来源的视频的关键特征点信息进行比对，判断是否存在视频内容相同的特征点信息，如果存在则进行去重处理。

4.根据权利要求1或2或3所述的方法，其特征在于，

运用H.265编解码处理视频，获取待处理的不同来源的视频，H.265的编码单位选择从最小的8x8到最大的64x64。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，

运用深度学习判别对比图像相似性，比较两幅图片的相似水平，因此构建的卷积神经网络模型的输入就是：两幅图片，然后网络的输出是一个相似度数值；通过输出相似度数值，来判别两幅图片的相似度或两幅图片的匹配程度。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，

运用深度学习判别图像相似性，相似值是一个0～1之间的数。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，

如果两张图片完全匹配，输出值标注为y＝1，如果两张图片不匹配，那么训练数据标注为y＝0，也就是说，这个训练数据的标注方法，得出一个是否匹配的数值。

8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，

将识别相似的图像进行去重处理，对去重后的图像进行单帧拼接，得到去重后的视频。