[发明专利]视频处理方法、装置、计算机设备以及存储介质

权利要求书

1.一种视频处理方法，其特征在于，包括：

获取目标视频，将所述目标视频划分为多个视频帧图像集合，每个视频帧图像集合包括多个视频帧图像，且视频帧图像集合之间存在交集；

提取每个视频帧图像集合的图像集合卷积特征，并将提取到的多个图像集合卷积特征全连接为全量卷积特征，所述全量卷积特征中包括多个卷积特征值，每一个所述卷积特征值都表示所述目标视频与一种行为标签的匹配概率；

将多个卷积特征值中最大卷积特征值对应的行为标签，确定为所述目标视频对应的行为类型；

获取与所述行为类型匹配的关键点位置集合；所述关键点位置集合包括多个关键点位置簇，任一关键点位置簇是对所述目标视频的任一视频帧图像进行关键点检测得到；

根据所述行为类型确定特征度量方式；所述特征度量方式包括距离度量方式，角度度量方式以及面积度量方式中的至少一种；

根据所述特征度量方式确定每个关键点位置簇对应的特征值；

将每个关键点位置簇对应的特征值组合为所述目标视频的所述行为特征；

根据所述行为类型和所述行为特征，输出所述目标视频对应的行为质量。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述行为类型和所述行为特征，输出所述目标视频对应的行为质量，包括：

将所述行为特征转换为连续行为信号，获取所述连续行为信号的信号特征；

根据所述信号特征和所述行为类型输出所述目标视频对应的所述行为质量。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述行为特征转换为连续行为信号，包括：

对所述行为特征进行插值处理，得到连续原始信号；

对所述连续原始信号进行降噪处理，得到所述连续行为信号。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取所述连续行为信号的信号特征，包括：

对所述连续行为信号进行时域分析，得到所述连续行为信号的时域特征；

对所述连续行为信号进行频域分析，得到所述连续行为信号的频域特征；

将所述时域特征和所述频域特征组合为所述信号特征。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述连续行为信号进行频域分析，得到所述连续行为信号的频域特征，包括：

将所述连续行为信号划分为多个单位连续行为信号；

将每个单位连续行为信号进行频谱分析，得到多个单位频域信号；

获取每个单位频域信号的最大频率幅值，将获取的多个最大频率幅值组合为所述频域特征。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述信号特征和所述行为类型输出所述目标视频对应的所述行为质量，包括：

根据所述频域特征确定行为次数；

根据所述时域特征和所述行为类型确定行为标准程度；

根据所述行为次数和所述行为标准程度确定所述行为质量，输出所述行为质量。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述行为类型和所述行为特征，输出所述目标视频对应的行为质量，包括：

调用与所述行为类型对应的标准程度评估模型，确定所述行为特征的行为标准程度；

调用与所述行为类型对应的行为次数评估模型，确定所述行为特征的行为次数；

根据所述行为标准程度和所述行为次数确定所述目标视频对应的所述行为质量，输出所述行为质量。

8.根据权利要求1-7任一项所述的方法，其特征在于，还包括：

当所述行为标准程度不大于行为标准程度阈值时，输出与所述行为类型对应的行为建议。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述特征度量方式确定每个关键点位置簇对应的特征值，包括：

根据所述特征度量方式确定每个关键点位置簇对应的原始特征值；

获取所述目标视频中的参照对象的对象尺寸，根据所述对象尺寸对每个原始特征值进行归一化处理，得到每个关键点位置簇对应的特征值。