[发明专利]一种基于图卷积神经网络的视频智能拆条方法有效
| 申请号： | 201910999726.3 | 申请日： | 2019-10-21 |
| 公开（公告）号： | CN111126126B | 公开（公告）日： | 2022-02-01 |
| 发明（设计）人： | 王中元;裴盈娇;黄宝金;陈何玲 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06V20/40 | 分类号： | G06V20/40;G06V10/74;G06V10/762;G06V10/82;G06K9/62 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 魏波 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于图卷积神经网络的视频智能拆条方法，包括关键帧提取、帧间相似度计算和帧聚类三个步骤。首先，基于帧间差分实现关键帧提取，将差距较大的相邻帧作为关键帧；然后，通过Siamase孪生网络得到相似度矩阵，矩阵中的元素即为关键帧之间的欧氏距离；最后，利用相似度矩阵和关键帧之间的时序关系构建拓扑图，通过卷积神经网络对关键帧进行聚类，实现故事分类，从而达到视频智能拆条目的。本发明可以准确地将视频划分为具有特定语义的视频片段，具有显著的应用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 图卷 神经网络 视频 智能 方法 | ||
【主权项】：
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