[发明专利]一种视频处理方法、装置、电子设备和可读存储介质

说明书

本发明实施例提供了一种视频处理方法、装置、电子设备和可读存储介质，所述方法包括：获取当前视频和所述当前视频中视频帧的时序信息；依据所述时序信息从所述当前视频中抽取预设个数的视频关键帧；分别对所述视频关键帧进行图像特征分析，得到对应的图像特征分析结果；对所有的所述图像特征分析结果进行特征融合，得到用于表征所述当前视频的视频特征信息；基于所述视频特征信息计算所述当前视频与预设视频之间的相似度，判断所述当前视频是否为重复视频。根据本发明实施例，通过在时序上寻找视频关键帧，去除视频内冗余的片段，同时提取视频关键帧的图像表达特征，在保证视频表征有效性的同时解决了视频特征提取费时的问题。

技术领域

本发明涉及多媒体技术领域，特别是涉及一种视频处理方法、一种视频处理装置、一种电子设备和一种计算机可读存储介质。

背景技术

网络视频行业发展迅速、业态蓬勃，专业视频网站更是成为影视、综艺、体育资讯等内容的重要输出平台，重塑了社会群体的休闲娱乐方式，成为现代生活中不可或缺的一部分。

短视频生态圈越来越受人们的欢迎，用户可自由地上传下载小视频，分享日常生活。然而面对海量的视频数据，其中一大部分属于重复视频。当前网络上的重复视频主要包括：为视频增加水印，改变视频格式，改变视频帧率、增减片头片尾、不同视频的裁剪拼接等。传统的采用DHash算法(差值哈希算法)进行视频识别的方法无法对上述各种重复视频的作弊方法进行识别。

发明内容

鉴于上述问题，提出了本发明实施例以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种视频处理方法和相应的一种视频处理装置、一种电子设备、以及一种计算机可读存储介质。

本发明实施例公开了一种视频处理方法，所述方法包括：

获取当前视频和所述当前视频中视频帧的时序信息；

依据所述时序信息从所述当前视频中抽取预设个数的视频关键帧；

分别对所述视频关键帧进行图像特征分析，得到对应的图像特征分析结果；

对所有的所述图像特征分析结果进行特征融合，得到用于表征所述当前视频的视频特征信息；

基于所述视频特征信息计算所述当前视频与预设视频之间的相似度，判断所述当前视频是否为重复视频。

可选地，所述依据所述时序信息从所述当前视频中抽取预设个数的视频关键帧，包括：

获取所述当前视频的时长信息；

计算所述时长信息对应的视频长度与所述预设个数的比值，并将所述比值作为取样间隔；

依据所述时序信息从所述当前视频中按照所述取样间隔等间依次抽取所述预设个数的所述视频关键帧。

可选地，所述分别对所述视频关键帧进行图像特征分析，得到对应的图像特征分析结果，包括：

分别将所述视频关键帧输入预置的卷积神经网络模型，得到对应的关键帧向量特征信息，并将所述关键帧向量特征信息作为所述图像特征分析结果。

可选地，所述视频特征信息包括视频向量特征信息，所述对所有的所述图像特征分析结果进行特征融合，得到用于表征所述当前视频的视频特征信息，包括：

将所述预设个数的所述视频关键帧在所述当前视频中的播放顺序作为所述图像特征分析结果的拼接顺序；

按照所述拼接顺序依次拼接所述图像特征分析结果，得到用于表征所述当前视频的所述视频向量特征信息。

可选地，所述基于所述视频特征信息计算所述当前视频与预设视频之间的相似度，判断所述当前视频是否为重复视频，包括：

获取所述预设视频的预设视频特征信息；