[发明专利]一种视频的视角分类方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种视频的视角分类方法，其特征在于，包括：

获取目标视频；

以预定时长为时间间隔从所述目标视频中抽取第一预定数量帧的图像；

将每帧图像输入预先训练的单帧图像分类模型，得到每帧图像属于不同视角的概率值；

基于图像间的特异性特征及共性特征，利用所述目标视频中每帧图像属于不同视角的概率值，计算所述目标视频属于每个视角的目标概率值；

将所述目标视频属于每个视角的目标概率值与对应视角的概率值阈值进行比较，根据比较结果确定目标视频的视角分类结果。

2.根据权利要求1所述的视角分类方法，其特征在于，所述获取目标视频之前，还包括：

确定与每个视角对应的概率值阈值。

3.根据权利要求2所述的视角分类方法，其特征在于，所述确定与每个视角对应的概率值阈值，包括：

确定训练视频；其中，每个训练视频均具有已识别的视角；

以预定时长为时间间隔从每个训练视频中抽取第二预定数量帧的训练图像，并通过所述单帧图像分类模型获得每帧训练图像属于不同视角的概率值；

对每个训练视频中各帧训练图像属于对应视角的概率值进行更新；

利用所述更新后的概率值，计算与每个视角对应的每个训练视频的第一总概率值；所述第一总概率值为同一训练视频中各帧训练图像属于对应视角的更新后的概率值之和；

根据所述第一总概率值以及所述第二预定数量帧确定与每个视角对应的概率值阈值。

4.根据权利要求3所述的视角分类方法，其特征在于，所述对每个训练视频中各帧训练图像属于对应视角的概率值进行更新，包括：

获取当前训练视频的每帧训练图像属于所述当前训练视频的视角的训练概率值，并判断所述训练概率值是否大于第一判定阈值；

若大于，则保留训练图像的概率值，否则，则将训练图像的概率值修改为零，以得到每个训练视频的每帧训练图像属于对应视角的更新后的概率值。

5.根据权利要求3所述的视角分类方法，其特征在于，所述根据所述第一总概率值以及所述第二预定数量帧确定与每个视角对应的概率值阈值，包括：

从每个视角的至少一个训练视频的第一总概率值中，确定与每个视角对应的目标总概率值；

利用每个视角的目标总概率值及所述第二预定数量帧，确定与每个视角对应的概率值阈值。

6.根据权利要求5所述的视角分类方法，其特征在于，所述从每个视角的至少一个训练视频的第一总概率值中，确定与每个视角对应的目标总概率值包括：

从每个视角的至少一个训练视频的第一总概率值中，选择数值最小的第一总概率值作为每个视角的目标总概率值。

7.根据权利要求5所述的视角分类方法，其特征在于，所述从每个视角的至少一个训练视频的第一总概率值中，确定与每个视角对应的目标总概率值包括：

计算与每个视角对应的所有训练视频的第一总概率值的平均值，将所述平均值作为对应视角的目标总概率值。

8.根据权利要求1所述的视角分类方法，其特征在于，所述获取目标视频，包括：

从机车车载安全防护系统获取待分类的目标视频，以实现对所述目标视频中的驾驶室视角进行分类。

9.根据权利要求8所述的视角分类方法，其特征在于，所述根据比较结果确定目标视频的视角分类结果之后，还包括：

通过与所述视角分类结果对应的智能分析系统对所述目标视频进行分析。

10.根据权利要求9所述的视角分类方法，其特征在于，所述通过与所述视角分类结果对应的智能分析系统对所述目标视频进行分析，包括：

通过与所述视角分类结果对应的司机行为分析系统对所述目标视频进行分析。