[发明专利]视频检测方法及装置、电子设备和介质

权利要求书

1.一种视频检测方法，包括：

获取待检测视频的多个视频帧；

将所述多个视频帧输入到视频检测模型中，得到所述视频检测模型输出的与每个所述视频帧分别对应的识别结果，其中，所述视频检测模型为基于包括监督数据的训练数据对预设模型进行训练得到的，所述监督数据包括样本视频帧是否包含关键视频元素的标签数据；以及

根据与所述多个视频帧分别对应的多个所述识别结果，确定所述待检测视频是否为经过拉伸的视频。

2.如权利要求1所述的方法，其中，所述识别结果为数值，

其中，确定所述待检测视频是否为经过拉伸的视频包括：

获取多个所述识别结果中的所述数值最高的第一数量的识别结果以及所述数值最低的第二数量的识别结果；

分别确定所述第一数量的识别结果的第一平均值以及所述第二数量的识别结果的第二平均值；以及

基于所述第一平均值以及所述第二平均值判断所述待检测视频是否为经过拉伸的视频。

3.如权利要求2所述的方法，其中，基于所述第一平均值以及所述第二平均值判断所述待检测视频是否为经过拉伸的视频包括：

响应于所述第一平均值大于第一阈值且所述第二平均值大于第二阈值，确定所述待检测视频为纵向拉伸和横向拉伸中的其中一个；以及

响应于所述第一平均值小于第三阈值且所述第二平均值小于第四阈值，确定所述待检测视频为所述纵向拉伸和横向拉伸中的另外一个。

4.如权利要求1所述的方法，还包括：对所述多个视频帧进行预处理，以将所述预处理后的多个视频帧输入到视频检测模型中，

其中，所述预处理包括以下项所组成的组中的一个或多个：归一化、等宽高比缩放、边界补零。

5.如权利要求1-4中任一项所述的方法，其中，所述关键视频元素包括人脸。

6.一种模型训练方法，包括：

获取多个图片并确定所述多个图片中的每一个图片是否为经过拉伸的图片，以生成训练数据；

确定所述多个图片中的每一个图片是否包含关键图片元素，以生成所述训练数据的监督数据；以及

基于包含所述监督数据的所述训练数据对预设模型进行训练，以使得所述模型识别所输入的图片是否为经过拉伸的图片。

7.一种视频检测装置，包括：

获取单元，被配置为获取待检测视频的多个视频帧；

检测单元，被配置为将所述多个视频帧输入到视频检测模型中，得到所述视频检测模型输出的与每个所述视频帧分别对应的识别结果，其中，所述视频检测模型为基于包括监督数据的训练数据对预设模型进行训练得到的，所述监督数据包括样本视频帧是否包含关键视频元素的标签数据；以及

确定单元，被配置为根据与所述多个视频帧分别对应的多个所述识别结果，确定所述待检测视频是否为经过拉伸的视频。

8.如权利要求7所述的装置，其中，所述识别结果为数值，

其中，所述确定单元包括：

用于获取多个所述识别结果中的所述数值最高的第一数量的识别结果以及所述数值最低的第二数量的识别结果的单元；

用于分别确定所述第一数量的识别结果的第一平均值以及所述第二数量的识别结果的第二平均值的单元；以及

用于基于所述第一平均值以及所述第二平均值判断所述待检测视频是否为经过拉伸的视频的单元。

9.如权利要求8所述的装置，其中，用于基于所述第一平均值以及所述第二平均值判断所述待检测视频是否为经过拉伸的视频的单元包括：

用于响应于所述第一平均值大于第一阈值且所述第二平均值大于第二阈值、确定所述待检测视频为纵向拉伸和横向拉伸中的其中一个的单元；以及

用于响应于所述第一平均值小于第三阈值且所述第二平均值小于第四阈值、确定所述待检测视频为所述纵向拉伸和横向拉伸中的另外一个的单元。