[发明专利]视频关键点实时处理方法、装置及计算设备

权利要求书

1.一种视频关键点实时处理方法，其包括：

实时获取图像采集设备所拍摄和/或所录制的视频中第t帧图像，其中t大于1；

将所述第t帧图像输入至神经网络中得到第t帧图像的关键点的坐标信息；

判断关键点的移动速度是否大于预设阈值，若是，则根据第t-1帧图像的关键点相对于第t-2帧图像的关键点的移动速度以及第t-1帧图像的关键点的坐标信息，预测得到第t帧图像的关键点的坐标信息；计算利用神经网络得到的第t帧图像的关键点的坐标信息与预测得到的第t帧图像的关键点的坐标信息之间的距离；根据所述距离，对利用神经网络得到的第t帧图像的关键点的坐标信息与预测得到的第t帧图像的关键点的坐标信息进行融合计算处理，得到修正处理后的第t帧图像的关键点的坐标信息；

若否，则获取第t-n+1帧图像至第t-1帧图像的关键点的坐标信息，n为预设值；针对第t-n+1帧图像至第t帧图像中的任一帧图像，根据该帧图像与第t帧图像之间的帧距以及该帧图像的关键点与第t帧图像的关键点之间的距离确定该帧图像的权重；根据第t-n+1帧图像至第t帧图像的权重，将第t-n+1帧图像至第t帧图像的关键点的坐标信息进行加权平均，得到修正处理后的第t帧图像的关键点的坐标信息；

利用修正处理后的第t帧图像的关键点的坐标信息，对第t帧图像进行处理；

显示处理后的第t帧图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，针对第t-n+1帧图像至第t帧图像中的任一帧图像，该帧图像的权重与该帧图像与第t帧图像之间的帧距以及该帧图像的关键点与第t帧图像的关键点之间的距离成反比关系。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述根据距离，对利用神经网络得到的第t帧图像的关键点的坐标信息与预测得到的第t帧图像的关键点的坐标信息进行融合计算处理，得到修正处理后的第t帧图像的关键点的坐标信息进一步包括：

依据所述距离确定融合计算处理时利用神经网络得到的第t帧图像的关键点的坐标信息对应的第一权重，以及确定预测得到的第t帧图像的关键点的坐标信息对应的第二权重，其中，所述第一权重与第二权重之和等于1，所述第一权重与所述距离成正比关系，所述第二权重与所述距离成反比关系；

根据所述第一权重、第二权重对利用神经网络得到的第t帧图像的关键点的坐标信息与预测得到的第t帧图像的关键点的坐标信息进行融合计算处理，得到修正处理后的第t帧图像的关键点的坐标信息。

4.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述第t-n+1帧图像至第t-1帧图像的关键点的坐标信息为经过修正处理后的坐标信息。

5.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述利用修正处理后的第t帧图像的关键点的坐标信息，对第t帧图像进行处理进一步包括：

根据修正处理后的第t帧图像的关键点的坐标信息在第t帧图像的部分区域中添加静态或动态效果贴图。

6.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述关键点为特定对象的轮廓线中的点，其中，特定对象包括：人物、动植物、车辆、建筑物、家居物品、艺术品。

7.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述方法还包括：将处理后的视频数据上传至云服务器。

8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述将处理后的视频数据上传至云服务器进一步包括：

将处理后的视频数据上传至云视频平台服务器，以供云视频平台服务器在云视频平台进行展示视频数据。

9.根据权利要求7所述的方法，其中，所述将处理后的视频数据上传至云服务器进一步包括：

将处理后的视频数据上传至云直播服务器，以供云直播服务器将视频数据实时推送给观看用户客户端。

10.根据权利要求7所述的方法，其中，所述将处理后的视频数据上传至云服务器进一步包括：

将处理后的视频数据上传至云公众号服务器，以供云公众号服务器将视频数据推送给公众号关注客户端。