[发明专利]一种基于图像识别的电视节目识别方法和系统

摘要

本发明公开了一种基于图像识别的电视节目识别方法和系统，所述方法包括S1，视频采集卡采集各电视频道的直播视频图像，提取各电视频道的视频图像特征值，并发送到图像处理服务器；S2，图像处理服务器实时建立并更新各电视频道的视频图像特征索引表；S3，移动终端拍摄当前电视频道的屏幕画面，提取屏幕画面的视频图像特征值，并发送图像识别请求和视频图像特征值到图像处理服务器；S4，图像处理服务器将当前电视频道的视频图像特征值与实时的视频图像特征索引表中的视频图像特征值进行比对，确定当前电视频道的频道ID；S5，移动终端根据频道ID确定当前直播视频所属节目。本发明能提高图像识别的准确率和效率，抗干扰能力强。

主权项

一种基于图像识别的电视节目识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，视频采集卡采集各电视频道的直播视频图像，提取各电视频道的视频图像特征值，并将视频图像特征值发送到图像处理服务器；S2，图像处理服务器实时建立并更新各电视频道的视频图像特征索引表；S3，移动终端拍摄当前电视频道的屏幕画面，提取屏幕画面的视频图像特征值，并发送图像识别请求和视频图像特征值到图像处理服务器；S4，图像处理服务器将当前电视频道的视频图像特征值与实时的视频图像特征索引表中的视频图像特征值进行比对，确定当前电视频道的频道ID；S5，移动终端根据当前电视频道的频道ID确定当前直播视频所属节目；其中，步骤S4具体包括：S41，根据视频图像特征索引表进行图像粗配，在索引表中选出8～12条候选视频图像特征值；S42，根据选出的候选视频图像特征值进行图像精配，选出完全匹配的视频图像特征值；S43，根据选出的完全匹配的视频图像特征值在视频图像特征索引表中查找对应的频道ID，返回该频道ID到移动终端；所述步骤S41中包括，通过将局部视觉特征集合转化为视觉词汇，建立树形结构的分层聚类模型，利用所述分层聚类模型进行图像粗配。