[发明专利]一种视频处理方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种视频处理方法，其特征在于，所述方法包括：

对待处理的视频进行抽帧处理，得到候选图像集合，所述候选图像集合中包含所述视频的N个视频帧图像，N为正整数；

至少基于美学维度和目标对象属性，对所述N个视频帧图像分别进行质量检测，得到每个视频帧图像的质量检测结果；

按照质量检测结果从所述候选图像集中选取M个视频帧图像，M为大于1的整数；

将所述M个视频帧图像确定为所述视频的封面图像。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述N个视频帧图像中的任一个表示为第i个视频帧图像，i为正整数，且i小于等于N；所述对所述N个视频帧图像分别进行质量检测，得到每个视频帧图像的质量检测结果，包括：

获取美学维度下对应的美学评分模型；

调用所述美学评分模型对所述第i个视频帧图像进行质量检测，得到所述第i个视频帧图像在美学维度下的第一质量分数；

将所述第一质量分数确定为所述第i个视频帧图像的质量检测结果。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述美学评分模型包括卷积层，全连接层和激活层；所述美学评分模型中设有多个美学分值级别；

所述调用所述美学评分模型对所述第i个视频帧图像进行质量检测，得到所述第i个视频帧图像在美学维度下的第一质量分数，包括：

通过所述卷积层提取所述第i个视频帧图像的特征；

调用所述全连接层根据所述第i个视频帧图像的特征，预测所述第i个视频帧图像在各个美学分值级别下的概率；

调用所述激活层根据所述概率确定所述第i个视频帧图像所属的美学分值级别，并根据所述所属的美学分值级别确定所述第i个视频帧图像的第一质量分数。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述N个视频帧图像中的任一个表示为第i个视频帧图像，i为正整数，且i小于等于N；所述对所述N个视频帧图像分别进行质量检测，得到每个视频帧图像的质量检测结果，包括：

检测所述第i个视频帧图像中是否存在目标对象；

若不存在目标对象，则将所述第i个视频帧图像在目标对象属性下的第二质量分数设置为预设分数；

若存在目标对象，则根据所述目标对象的属性信息，计算所述第i个视频帧图像在目标对象属性下的第二质量分数；

将所述第二质量分数确定为所述第i个视频帧图像的质量检测结果。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述目标对象的属性信息包括所述目标对象的尺寸和位置；所述根据所述目标对象的属性信息，计算所述第i个视频帧图像在目标对象属性下的第二质量分数，包括：

根据所述目标对象的尺寸与所述第i个视频帧图像的尺寸之间的比值，确定所述第i个视频帧图像的尺寸分数；

根据所述目标对象的位置与所述第i个视频帧图像的目标点之间的距离，确定所述第i个视频帧图像的位置分数；

基于所述尺寸分数和所述位置分数，计算所述第i个视频帧图像在目标对象属性下的第二质量分数。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述目标对象为人脸，所述目标对象的属性信息还包括所述目标对象的表情；所述方法还包括：

根据所述目标对象的表情的类别，确定所述第i个视频帧图像的表情分数；

基于所述表情分数，更新所述第i个视频帧图像在目标对象属性下的第二质量分数。

7.如权利要求4所述的方法，其特征在于，若所述第i个视频帧图像中存在第一目标对象和第二目标对象，则所述根据所述目标对象的属性信息，计算所述第i个视频帧图像在目标对象属性下的第二质量分数，包括：

根据所述第一目标对象的属性信息，计算所述第i个视频帧图像在目标对象属性下的第一备选分数；

根据所述第二目标对象的属性信息，计算所述第i个视频帧图像在目标对象属性下的第二备选分数；

将所述第一备选分数和所述第二备选分数中的较大者，确定为所述第i个视频帧图像在目标对象属性下的第二质量分数。