[发明专利]用于修复视频的方法、装置、设备、介质和产品在审
申请号: | 202110717424.X | 申请日: | 2021-06-28 |
公开(公告)号: | CN113436100A | 公开(公告)日: | 2021-09-24 |
发明(设计)人: | 李鑫;郑贺;刘芳龙;何栋梁 | 申请(专利权)人: | 北京百度网讯科技有限公司 |
主分类号: | G06T5/00 | 分类号: | G06T5/00;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 北京英赛嘉华知识产权代理有限责任公司 11204 | 代理人: | 王达佐;马晓亚 |
地址: | 100085 北京市*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 用于 修复 视频 方法 装置 设备 介质 产品 | ||
1.一种用于修复视频的方法,包括:
获取待修复视频帧序列;
基于所述待修复视频帧序列和预设的类别检测模型,确定所述待修复视频帧序列中各个像素对应的目标类别;
从所述待修复视频帧序列中确定所述目标类别为待修复类别的待修复像素;
对所述待修复像素对应的待修复区域进行修复处理,得到目标视频帧序列。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述基于所述待修复视频帧序列和预设的类别检测模型,确定所述待修复视频帧序列中各个像素对应的目标类别,包括:
基于所述待修复视频帧序列和所述预设的类别检测模型,确定所述待修复视频帧序列的帧间特征信息和帧内特征信息;
基于所述帧间特征信息和所述帧内特征信息,确定所述待修复视频帧序列中各个像素对应的初始类别信息;
对所述初始类别信息进行加权处理,得到所述待修复视频帧序列中各个像素对应的所述目标类别。
3.根据权利要求2所述的方法,其中,所述基于所述帧间特征信息和所述帧内特征信息,确定所述待修复视频帧序列中各个像素对应的初始类别信息,包括:
对所述帧间特征信息和所述帧内特征信息进行卷积运算,得到卷积运算后的特征信息;
基于所述卷积运算后的特征信息,确定所述待修复视频帧序列中各个像素对应的所述初始类别信息。
4.根据权利要求1所述的方法,其中,所述预设的类别检测模型基于以下步骤训练得到:
获取样本视频帧序列以及样本标注信息;所述样本标注信息用于标注所述样本视频帧序列中各个样本像素的类别;
基于所述样本视频帧序列和待训练模型,确定所述样本视频帧序列帧的样本帧间特征和样本帧内特征;
基于所述样本帧间特征和所述样本帧内特征,确定所述样本视频帧序列中各个样本像素的样本初始类别信息;
对所述样本初始类别信息进行加权处理,得到所述样本视频帧序列中各个样本像素对应的样本目标类别;
基于所述样本目标类别和所述样本标注信息,调整所述待训练模型的参数,直至所述待训练模型收敛,得到训练完成的所述预设的类别检测模型。
5.根据权利要求4所述的方法,其中,所述基于所述样本帧间特征和所述样本帧内特征,确定所述样本视频帧序列中各个样本像素的样本初始类别信息,包括:
对所述样本帧间特征和所述样本帧内特征进行卷积运算,得到样本卷积特征;
基于所述样本卷积特征,确定所述样本视频帧序列中各个样本像素的所述样本初始类别信息。
6.根据权利要求1所述的方法,其中,所述目标类别包括所述待修复类别和正常类别;以及
所述基于所述待修复视频帧序列和预设的类别检测模型,确定所述待修复视频帧序列中各个像素对应的目标类别,包括:
将所述修复视频帧序列输入所述预设的类别检测模型,得到所述预设的类别检测模型输出的所述待修复视频帧序列中各个待修复视频帧的概率值图像;所述概率值图像用于表示各个待修复视频帧中各个像素属于所述待修复类别的概率;
基于所述概率值图像和预设的概率阈值,确定所述待修复视频帧序列中各个像素对应的所述目标类别。
7.根据权利要求1所述的方法,其中,所述对所述待修复像素对应的待修复区域进行修复处理,得到目标视频帧序列,包括:
基于所述待修复像素的位置信息,确定所述待修复区域;
基于预设的修复软件,对所述待修复区域进行修复处理,得到所述目标视频帧序列。
8.一种用于修复视频的装置,包括:
视频获取单元,被配置成获取待修复视频帧序列;
类别确定单元,被配置成基于所述待修复视频帧序列和预设的类别检测模型,确定所述待修复视频帧序列中各个像素对应的目标类别;
像素确定单元,被配置成从所述待修复视频帧序列中确定所述目标类别为待修复类别的待修复像素;
视频修复单元,被配置成对所述待修复像素对应的待修复区域进行修复处理,得到目标视频帧序列。
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