[发明专利]一种基于大数据的视频内容信息智能分析处理方法

权利要求书

1.一种基于大数据的视频内容信息智能分析处理方法，其特征在于：包括以下步骤；

S1.视频分解：将待分类的视频获取其视频时长，并按照视频时长具有的视频帧数将待分类的视频分解为若干图片，其中每张图片对应一个视频帧；

S2.分解图片排序：对分解的若干图片按照预设的顺序进行编号，依次标记为1,2...i....n，并对编号后的各图片构成分解图片集合；

S3.分解图片预处理：对分解图片集合中的各图片进行图片初步处理，得到处理后的各图片；

S4.图片面积获取及特征元素提取：从分解图片集合中按照图片的编号顺序依次筛选出处理后的各图片，并对筛选出的各图片获取其图片面积，同时从各图片上提取特征元素，进而对提取的各图片对应的各特征元素进行编号，分别标记为1,2...j....m；

S5.特征元素所在特征区域面积获取：对提取的各图片对应的各特征元素获取各特征元素所在特征区域，进而获取各特征元素所在特征区域的面积，并将获取的各图片对应各特征元素所在特征区域面积构成各图片特征元素特征区域面积集合S_i(s_i1,s_i2,...,s_ij,...,s_im)，s_ij表示为第i张图片对应的第j个特征元素所在特征区域的面积；

S6.相同特征元素统计：将各图片特征元素特征区域面积集合中各图片对应的各特征元素进行相互对比，判断是否存在相同的特征元素，若存在相同的特征元素，则统计相同特征元素的个数，并将统计的各相同特征元素进行编号，依次标记为1,2...k....l,同时统计各相同特征元素对应的图片个数和图片编号，根据各相同特征元素对应的图片编号1,2...f....g，获取各相同特征元素对应各图片的面积，构成相同特征元素图片面积集合P_ks(p_ks1,p_ks2,...,p_ksf,...,p_ksg)，p_ksf表示为第k个相同特征元素对应第f个图片编号的图片面积，根据各相同特征元素对应的图片编号，获取各相同特征元素在对应图片编号内所在特征区域的面积，将得到的各相同特征元素在对应图片编号内所在特征区域的面积构成相同特征元素特征区域面积集合P_ks′(p_ks′1,p_ks′2,...,p_ks′f,...,p_ks′g)，p_ks′f表示为第k个相同特征元素在对应第f个图片编号内所在特征区域的面积；

S7.相同特征元素参数集合构建：将相同特征元素图片面积集合中各相同特征元素对应各图片的面积进行叠加，得到各相同特征元素对应图片的总面积，并对相同特征元素特征区域面积集合中每个相同特征元素在对应各图片编号内所在特征区域的面积进行求和，得到各相同特征元素对应的特征区域总面积，进而将各相同特征元素对应的图片总面积、特征区域总面积和图片个数构成相同特征元素参数集合Q_w(q_w1,q_w2,...,q_wk,...,q_wl)，q_wk表示为第k个相同特征元素的第w个参数对应的数值，w表示为参数,w＝wd,ws,wv,wd,ws,wv分别表示为图片总面积、特征区域总面积、图片个数；

S8.相同特征元素排序：从相同特征元素参数集合中分别提取各相同特征元素对应的特征区域总面积，并对提取的各相同特征元素按照其对应的特征区域总面积由大到小进行排序，得到各相同特征元素以对应的特征区域总面积为排序依据的排序结果，此时再从相同特征元素参数集合中分别提取各相同特征元素对应的图片个数，并对提取的各相同特征元素按照其对应的图片个数由大到小进行排序，得到各相同特征元素以对应的图片个数为排序依据的排序结果；

S9.视频最优分类特征挑选：分别从各相同特征元素以对应的特征区域总面积以排序依据的排序结果中和以对应的图片个数为排序依据的排序结果中提取排在第一位的相同特征元素，并将提取出的各排在第一位的相同特征元素进行相互对比，判断是否为同一个相同特征元素，若是同一个相同特征元素，则该相同特征元素即为该待分类视频的最优分类特征，若不是同一个相同特征元素，则根据预设的相同特征元素的综合分类影响系数计算公式，统计各相同特征元素对应的综合分类影响系数，并将各相同特征元素按照统计的各自对应的综合分类影响系数由大到小进行排序，得到各相同特征元素以综合分类影响系数为排序依据的排序结果，其中排在第一位的相同特征元素，即为该待分类视频的最优分类特征，根据获得的最优分类特征将该待分类的视频进行分类；

步骤S9中各相同特征元素对应的综合分类影响系数计算公式为式中σ_k表示为第k个相同特征元素的综合分类影响系数，q_wsk表示为第k个相同特征元素对应的特征区域总面积，q_wdk表示为第k个相同特征元素对应的图片总面积，q_wvk表示为第k个相同特征元素对应的图片个数，n表示为该待分类视频分解的图片总个数，α、β分别表示为预设的相同特征元素对应的特征区域总面积、图片个数对视频分类的影响权重。