[发明专利]一种视频检测方法、装置、电子设备以及存储介质

说明书

本公开涉及视频检测方法、装置、电子设备以及存储介质。本公开至少一个实施例中，通过对待进行相似度检测的两个视频进行抽帧，可以得到这两个视频对应的两个视频图像帧集合；进而可以提取这两个视频图像帧集合中各图像帧的图像特征；从而可以将相邻两图像帧的图像特征进行差分，得到这两个视频对应的特征差分集合；这样，基于这两个视频对应的特征差分集合，查找这两个视频中的匹配片段，可以消除这两个视频中的噪声；从而根据匹配片段，计算这两个视频之间的相似度并确定两视频是否相似，可以避免这两个视频中的噪声对计算这两个视频之间的相似度的影响，有利于提高相似视频的识别能力。

技术领域

本公开涉及视频检测技术领域，尤其涉及一种视频检测方法、装置、电子设备以及存储介质。

背景技术

随着互联网的发展和视频自动剪辑软件的普及，用户对视频创作的热情高涨，短时间内产出了大量短视频，但也同时出现了很多同质化视频，因此需要对相似视频进行检测，以提高视频的整体质量。

现有技术中，针对相似视频的智能检测技术主要依赖于视频中的传统特征或深度特征，通过计算帧与帧的画面相似度来判别是否相似。但是，上述基于帧间相似度的检测方法，对画面中的噪声数据较敏感，对添加了贴纸、特效等内容但实质内容相似的视频识别能力不足，视频相似性判别的鲁棒性较差。

发明内容

为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题，本公开提供了一种视频检测方法、装置、电子设备以及存储介质。

本公开提供了一种视频检测方法，该方法包括：

分别对待进行相似度检测的第一视频和第二视频进行抽帧，得到第一视频图像帧集合和第二视频图像帧集合；

提取所述第一视频图像帧集合和第二视频图像帧集合中各图像帧的图像特征；

将所述第一视频相邻两图像帧的所述图像特征进行差分，得到第一视频特征差分集合；并将所述第二视频相邻两图像帧的所述图像特征进行差分，得到第二视频特征差分集合；

基于所述第一视频特征差分集合和所述第二视频特征差分集合，查找第一视频与第二视频中的匹配片段；

根据所述匹配片段，计算所述第一视频和所述第二视频之间的相似度并确定两视频是否相似。

在一些实施例中，所述提取所述第一视频图像帧集合和第二视频图像帧集合中各图像帧的图像特征，包括：

基于深度特征提取模型提取所述图像特征；

所述深度特征提取模型为训练动量对比模型得到的q编码模块，所述动量对比模型包括q编码模块和k编码模块；

所述训练动量对比模型包括：自监督微调训练，和/或，有监督微调训练。

在一些实施例中，所述基于所述第一视频特征差分集合和所述第二视频特征差分集合，查找第一视频与第二视频中的匹配片段包括：

基于所述第一视频的时长小于所述第二视频的时长，确定所述第一视频特征差分集合为模式序列，且所述第二视频特征差分集合为主序列；

基于所述模式序列和所述主序列，查找第一视频与第二视频中的匹配片段。

在一些实施例中，所述基于所述模式序列和所述主序列，查找第一视频与第二视频中的匹配片段包括：

确定所述模式序列中各元素和所述主序列中各元素之间的相似度；

基于所述主序列确定多个子序列，每个所述子序列的长度大于所述模式序列；

基于所述模式序列中各元素和所述主序列中各元素之间的相似度以及所述多个子序列，确定所述模式序列的匹配序列。

在一些实施例中，所述基于所述主序列确定多个子序列包括：