[发明专利]视频边界检测方法、系统、设备及存储介质

权利要求书

1.一种视频边界检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

对待测视频进行切帧处理，获得多帧连续的图像；

将相邻帧图像分别映射至HSV颜色空间，获得相邻帧图像间的HSV变化值；

提取第一帧图像的特征点，形成第一特征点集合；

自第二帧图像开始至最后一帧图像，基于所述第一特征点集合中的特征点，对当前帧图像进行特征点跟踪，获得当前帧图像的第二特征点集合；

基于所述当前帧图像的第二特征点集合，获得相邻帧图像的特征点匹配个数；

基于相邻帧图像的所述HSV变化值和所述特征点匹配个数，获取当前帧图像的边界检测值；

基于所述边界检测值和预设阈值，对所述待测视频的边界进行检测。

2.如权利要求1所述的视频边界检测方法，其特征在于，所述提取第一帧图像的特征点，包括：

基于Shi-Tomasi算法，提取所有帧图像中第一帧图像的特征点。

3.如权利要求1所述的视频边界检测方法，其特征在于，所述基于所述第一特征点集合中的特征点，对当前帧图像进行特征点跟踪，获得当前帧图像的第二特征点集合，包括：

利用Lucas-Kanade光流算法，对当前帧图像进行特征点跟踪，获得当前帧图像的带有状态码的第二特征点集合；

根据所述第二特征点集合中的所述状态码，统计得到相邻帧图像之间相同的特征点个数。

4.如权利要求3所述的视频边界检测方法，其特征在于，所述基于所述当前帧图像的第二特征点集合，获得相邻帧图像的特征点匹配个数，包括：

根据所述相同的特征点个数，获得相邻帧图像的特征点匹配个数。

5.如权利要求3所述的视频边界检测方法，其特征在于，所述第一特征点集合为：points₁＝{(x₁,y₁),(x₂,y₂)…(x_j,y_j)}；其中，(x_j,y_j)表示第一特征点集合中的第j个特征点；

所述第二特征点集合为：points_i＝{(x₁,y₁,st),(x₂,y₂,st)…(x_j,y_j,st)}；其中，points_i表示第i帧图像即当前帧图像的第二特征点集合，(x_j,y_j,st)表示第二特征点集合中的第j个特征点，st表示所述状态码，st为0或1；第二特征点集合中的每一个特征点具有一个所述状态码，第i-1帧图像和第i帧图像之间相同的特征点个数为第i帧图像的第二特征点集合中st为1的特征点个数。

6.如权利要求1所述的视频边界检测方法，其特征在于，所述相邻帧图像间的HSV变化值通过以下公式计算：

其中，Δhsv_i表示第i帧图像和第i-1帧图像间的HSV变化值，x表示每一帧图像的宽度，y表示每一帧图像的高度，Hⁱ表示第i帧图像的色调分量值，H^i-1表示第i-1帧图像的色调分量值，Sⁱ表示第i帧图像的饱和度分量值，S^i-1表示第i-1帧图像的饱和度分量值，Vⁱ表示第i帧图像的亮度分量值，V^i-1表示第i-1帧图像的亮度分量值。

7.如权利要求1所述的视频边界检测方法，其特征在于，在所述提取第一帧图像的特征点的步骤之前，所述方法还包括步骤：

对所有帧图像进行灰度处理，转换为灰度图像。