[发明专利]视频噪点识别方法、装置、设备及计算机可读存储介质在审
| 申请号： | 201910048947.2 | 申请日： | 2019-01-18 |
| 公开（公告）号： | CN110163837A | 公开（公告）日： | 2019-08-23 |
| 发明（设计）人： | 谯睿智;高永强;蓝玉海;张怀选;徐颖;賈佳亞;戴宇榮;沈小勇 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人： | 郝传鑫;熊永强 |
| 地址： | 518057 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明实施例公开了视频噪点识别方法，包括：从待识别视频中采样多组连续视频帧，分别计算每组连续视频帧所对应的帧差图；将计算得到的帧差图输入深度神经网络进行噪点预测，输出视频分类结果；其中，深度神经网络为利用视频的帧差图作为训练神经网络的输入而训练得到的神经网络；深度神经网络输出的不同的分类结果对应不同的视频噪点严重程度；根据所述视频分类结果输出噪点识别结果。采用本发明，通过深度神经网络自适应地学习噪点不同于其他纹理密集型区域的特征，实现了排除纹理密集区域的干扰，从而大大的提升噪点视频严重程度分类的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 噪点 视频 神经网络 帧差 连续视频帧 分类结果 纹理 计算机可读存储介质 神经网络输出 训练神经网络 严重程度分类 密集区域 视频分类 输出视频 自适应 采样 输出 预测 学习 | ||
【主权项】：
1.一种视频噪点识别方法，其特征在于，包括：从待识别视频中采样多组连续视频帧，分别计算每组连续视频帧所对应的帧差图；将计算得到的所述帧差图输入深度神经网络进行噪点预测，输出视频分类结果；其中，所述深度神经网络为利用视频的帧差图作为训练神经网络的输入而训练得到的神经网络；所述深度神经网络输出的不同的分类结果对应不同的视频噪点严重程度；根据所述视频分类结果输出噪点识别结果。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于腾讯科技（深圳）有限公司，未经腾讯科技（深圳）有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201910048947.2/，转载请声明来源钻瓜专利网。
