[发明专利]一种镜头边界检测的方法、模型训练方法以及相关装置

权利要求书

1.一种镜头边界检测的方法，其特征在于，包括：

获取待检测视频，其中，所述待检测视频包括至少一个视频片段，所述一个视频片段包括多帧连续的图像；

获取所述待检测视频中视频片段对应的镜头类型，其中，所述镜头类型为第一镜头类型或者第二镜头类型，所述第一镜头类型表示具有变化的镜头，所述第二镜头类型表示不具有变化的镜头；

若所述镜头类型属于所述第一镜头类型，则确定所述待检测视频中视频片段对应的图像变化值，其中，所述图像变化值为对所述待检测视频中视频片段内相邻两帧图像进行计算后得到的；

根据所述图像变化值确定所述待检测视频中视频片段的镜头边界信息，其中，所述镜头边界信息包括镜头变化类型以及镜头变化位置。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述待检测视频中视频片段对应的镜头类型，包括：

通过镜头边界预测模型获取所述待检测视频中视频片段对应的镜头类型，其中，所述镜头边界预测模型包括线性回归层，所述镜头边界预测模型为根据第一预权重、第二预权重以及第三预权重训练得到的，所述第一预权重与第二镜头类型的数量具有关联关系，所述第二预权重与第一子镜头类型具有关联关系，所述第三预权重与第二子镜头类型具有关联关系，所述第一子镜头类型以及所述第二子镜头类型均属于所述第一镜头类型。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待检测视频，包括：

获取片段提取信息，其中，所述片段提取信息包括视频片段的批次值、通道数、所述视频片段中图像的高度、所述视频片段中图像的宽度以及所述视频片段中图像的帧数；

根据所述片段提取信息获取所述视频片段，其中，所述视频片段属于所述待检测视频。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待检测视频，包括：

获取第一片段提取信息，其中，所述片段提取信息包括第一视频片段的批次值、通道数、所述第一视频片段中图像的高度、所述第一视频片段中图像的宽度以及所述第一视频片段中图像的帧数；

获取第二片段提取信息，其中，所述片段提取信息包括第二视频片段的批次值、通道数、所述第二视频片段中图像的高度、所述第二视频片段中图像的宽度以及所述第二视频片段中图像的帧数；

根据所述第一片段提取信息获取所述第一视频片段，其中，所述第一视频片段包括M个连续的图像，所述第一视频片段属于所述待检测视频；

根据所述第二片段提取信息获取所述第二视频片段，其中，所述第二视频片段包括M个连续的图像，所述第二视频片段属于所述待检测视频，所述第一视频片段与所述第二视频片段具有相同的N个连续图像，所述N为大于或等于1，且小于所述M的整数。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取所述待检测视频中视频片段对应的镜头类型，包括：

通过镜头边界预测模型获取所述第一视频片段对应的镜头类型；

通过镜头边界预测模型获取所述第二视频片段对应的镜头类型；

所述若所述镜头类型属于所述第一镜头类型，则确定所述待检测视频中视频片段对应的图像变化值，包括：

若所述第一视频片段对应的镜头类型与所述第二视频片段对应的镜头类型均为所述第一镜头类型，则根据所述第一视频片段以及所述第二视频片段生成目标视频片段，其中，所述目标视频片段包括(2M-N)个连续图像；

根据所述目标视频片段确定所述图像变化值。