[发明专利]视频去重方法、装置、电子设备和存储介质

说明书

本申请公开了视频去重方法、装置、电子设备和存储介质，涉及计算机视觉、深度学习等人工智能技术领域。具体实现方案为：获取视频，并获取视频中的多个图像帧；生成每个图像帧对应的哈希值矩阵，并根据哈希值矩阵生成每个图像帧对应的特征值；根据每个图像帧对应的特征值确定多个图像帧中的多个重复图像帧；以及对多个图像帧中的多个重复图像帧进行去重处理。由此，能够在有效地去除重复视频的同时，提高视频的去重效果和去重效率，极大提升了用户体验。

技术领域

本申请涉及计算机视觉、深度学习等人工智能技术领域，尤其涉及一种视频去重方法、装置、电子设备和存储介质。

背景技术

视频插帧技术的任务是通过估计视频原始帧图像中运动物体的轨迹，在相邻帧之间插入合成的帧，从而使得原视频的帧数翻倍甚至更高，以达到提升视频帧率的目的，它是目前计算机视觉的一个重要研究方向。

目前基于深度学习的插帧算法已经取得了很大地进步。但是在插帧算法中一直存在一个问题，那就是原视频中可能存在着很多相似甚至一样的帧(尤其是年代比较久远的视频，视频中存在非常多的重复帧)，如果对原始视频中存在的重复帧不进行处理而直接进行插帧，那么会导致相邻重复帧之间插入了一样的重复帧。

发明内容

本申请提供了一种视频去重方法、装置、电子设备和存储介质。

根据本申请的一方面，提供了一种视频去重方法，包括：

获取视频，并获取所述视频中的多个图像帧；

生成每个所述图像帧对应的哈希值矩阵，并根据所述哈希值矩阵生成所述每个图像帧对应的特征值；

根据所述每个图像帧对应的特征值确定所述多个图像帧中的多个重复图像帧；以及

对所述多个图像帧中的多个重复图像帧进行去重处理。

根据本申请的另一方面，提供了一种视频去重装置，包括：

获取模块，用于获取视频，并获取所述视频中的多个图像帧；

生成模块，用于生成每个所述图像帧对应的哈希值矩阵，并根据所述哈希值矩阵生成所述每个图像帧对应的特征值；

确定模块，用于根据所述每个图像帧对应的特征值确定所述多个图像帧中的多个重复图像帧；以及

去重模块，用于对所述多个图像帧中的多个重复图像帧进行去重处理。

根据本申请的另一方面，提供了一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述一方面实施例所述的视频去重方法。

根据本申请另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机指令用于使所述计算机执行上述一方面实施例所述的视频去重方法。

根据本申请的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述一方面实施例所述的视频去重方法。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本申请的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本申请的范围。本申请的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

附图用于更好地理解本方案，不构成对本申请的限定。其中：

图1是本申请实施例所涉及的一种实施环境的示意图；

图2为本申请实施例提供的一种视频去重方法的流程示意图；