[发明专利]一种视频的视角分类方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明公开了一种视频的视角分类方法，在本方法中，对目标视频的视角进行分类时，首先需要从目标视频中抽取多帧图像，并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，基于每帧图像间的特异性特征及共性特征获得目标视频属于各个视角的目标概率值，并通过将属于同一视角的目标概率值与概率值阈值进行比较的方式，自动获得目标视频的视角分类结果；可见，本申请可实现对视频视角的自动分类，减少了人工分类的工作，提高了分类速度；并且，本申请还考虑到了不同帧之间的共性特征及特异性特征，实现对视角的精准分类；本发明还公开了一种视频视角分类装置、设备及可读存储介质。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，更具体地说，涉及一种视频的视角分类方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

近年来，随着视频分析技术的发展，关于机车司机行为的分析识别正逐步由人工分析向智能分析转变，其中的一种智能分析方式需要借助已有机车车载安全防护系统(6A系统)中的视频监控设备。

目前，基于6A视频的司机行为识别系统在前期的试用中有着不错的效果，但都是以分析类似视角的视频为前提，而机车上6A摄像头安装位置、角度的差异，会导致6A视频会有不同的视角，以和谐电力机车为例，普遍存在右方和右后方这两种视角画面，以同一模型去分析不同视角的画面，效果并不理想。因此，为了提升识别司机行为等智能分析系统的效果，如何对视频视角进行分类是本领域技术人员需要解决的问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种视频的视角分类方法、装置、设备及存储介质，以实现对视频视角进行准确分类。

为实现上述目的，本发明提供一种视频的视角分类方法，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。

其中，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。

其中，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。

其中，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。