[发明专利]一种智能识别视频中的特殊区域的方法及装置

权利要求书

1.一种智能识别视频中的特殊区域的方法，其特征在于，包括：

将采样得到的视频帧进行简化处理，确认经过简化处理的视频帧为待处理视频帧；

使用预设的智能识别模型处理所述待处理视频帧，识别出所述待处理视频帧的特殊区域；

确认所述待处理视频帧的特殊区域为所述视频的特殊区域。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

在采样之前，对所述预设的智能识别模型进行训练。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将采样得到的视频帧进行简化处理，确认经过简化处理的视频帧为待处理视频帧，包括：

每间隔a帧提取出1帧视频帧，确认提取出的视频帧的集合为所述采样得到的视频帧；

将所述采样得到的视频帧的分辨率设置为预设的第一分辨率，所述预设的第一分辨率小于所述采样得到的视频帧的分辨率，且所述预设的第一分辨率与所述采样得到的视频帧的分辨率的横竖像素值的等比例；

计算出所述视频帧的所有像素点的rbg三个通道的数值的平均值；

计算出所述视频帧的各个像素点的rbg三个通道的数值与所述平均值的差值，确认所述视频帧的各个像素点的像素值为对应的所述差值。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述使用预设的智能识别模型处理所述待处理视频帧，识别出所述待处理视频帧的特殊区域，包括：

通过所述预设的智能识别模型识别出所述待处理视频帧的类型；

根据所述类型对应的特殊区域的位置信息，来识别出所述待处理视频帧的特殊区域。

5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述预设的智能识别模型进行训练，包括：

获取至少两个类型的视频帧，其中，各个类型的视频帧的数量均大于3；

在各个视频帧中预先标记出各自类型对应的特殊区域的位置，所述特殊区域的位置包括顶点坐标值和长宽比；

降低模型的参数中的学习率，所述模型为原始模型进行初步训练后得到的二次模型。

6.一种智能识别视频中的特殊区域的装置，其特征在于，包括：

简化模块，用于将采样得到的视频帧进行简化处理，确认经过简化处理的视频帧为待处理视频帧；

处理模块，用于使用预设的智能识别模型处理所述待处理视频帧，识别出所述待处理视频帧的特殊区域；

确认模块，用于确认所述待处理视频帧的特殊区域为所述视频的特殊区域。

7.根据权利要求6的装置，其特征在于，还包括：

训练模块，用于在采样之前，对所述预设的智能识别模型进行训练。

8.根据权利要求6的装置，其特征在于，所述简化模块，包括：

提取子模块，用于每间隔a帧提取出1帧视频帧，确认提取出的视频帧的集合为所述采样得到的视频帧；

设置子模块，用于将所述采样得到的视频帧的分辨率设置为预设的第一分辨率，所述预设的第一分辨率小于所述采样得到的视频帧的分辨率，且所述预设的第一分辨率与所述采样得到的视频帧的分辨率的横竖像素值的等比例；

第一计算子模块，用于计算出所述视频帧的所有像素点的rbg三个通道的数值的平均值；

第二计算子模块，用于计算出所述视频帧的各个像素点的rbg三个通道的数值与所述平均值的差值，确认所述视频帧的各个像素点的像素值为对应的所述差值。

9.根据权利要求6的装置，其特征在于，所述处理模块，包括：

第一识别子模块，用于通过所述预设的智能识别模型识别出所述待处理视频帧的类型；

第二识别子模块，用于根据所述类型对应的特殊区域的位置信息，来识别出所述待处理视频帧的特殊区域。

10.根据权利要求7的装置，其特征在于，所述训练模块，包括：

获取子模块，用于获取至少两个类型的视频帧，其中，各个类型的视频帧的数量均大于3；

标记子模块，用于在各个视频帧中预先标记出各自类型对应的特殊区域的位置，所述特殊区域的位置包括顶点坐标值和长宽比；

降低子模块，用于降低模型的参数中的学习率，所述模型为原始模型进行初步训练后得到的二次模型。