[发明专利]基于深度学习模型的视频处理方法、装置、设备以及存储介质

说明书

本发明公开了一种基于深度学习模型的视频处理方法，包括：获取目标视频；基于动态目标检测模型对目标视频进行动态目标检测，得到目标视频中的动态目标区域、非动态目标区域和动态目标区域对应的深度信息；根据动态目标区域和非动态目标区域确定出目标视频的图像插入区域；根据动态目标区域对应的深度信息确定出目标视频的图像插入区域对应的目标深度信息；将广告图像插入至目标视频的图像插入区域中目标深度信息对应的位置，以完成对目标视频的处理。可见，本发明能够实现基于目标视频中的动态目标和动态目标在目标视频中的深度信息，将广告图像插入至目标视频中合适的位置，从而能够提高视频处理方法的处理效果。本发明可以应用在数字医疗系统。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于深度学习模型的视频处理方法、装置、计算机设备以及存储介质。

背景技术

目前，大众对各视频网站的会员机制的接受度在不断地提升，导致传统的在视频前插入的贴片广告的推广效应也在不断地降低，为此，一种在视频的视频内容中植入广告的新型广告形式(如，视频中两个人坐在一起聊天，则可以在两个人前面放置的桌子上植入XX品牌饮料的广告)正在逐渐兴起。这种新型广告形式在对将要插入的广告进行处理时的一个实现关键点在于，如何在视频中确定出合适的能够植入广告的位置。目前主流的位置推荐算法主要考虑视频中的物体在二维空间上的位置，但是，视频中的物体实际上往往是处于一个三维空间上的，这容易导致最终确定出的广告在视频中插入的位置并不理想，影响视频处理的效果。如，在视频中，两个物体在二维空间上距离很近，但是在三维空间上处于不同的深度时，若只从二维空间上进行考虑，则通常不会在这两个物体之间插入广告，但是，若从三维空间上进行考虑时，由于这两个物体虽然在二维空间上距离较近，但是在三维空间上处于不同的深度，一个物体的存在通常并不会影响用户对另一个物体的注意，所以仍然有可能在这两个物体之间寻找到合适的位置插入广告。可见，目前的视频处理方法的处理效果仍有进一步提升的空间。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于，目前的视频处理方法的处理效果较差。

为了解决上述技术问题，本发明第一方面公开了一种基于深度学习模型的视频处理方法，所述方法包括：

获取待处理的目标视频；

基于预设的动态目标检测模型对所述目标视频进行动态目标检测，得到所述目标视频中的动态目标区域、非动态目标区域和所述动态目标区域对应的深度信息；

根据所述动态目标区域和所述非动态目标区域确定出所述目标视频的图像插入区域；

根据所述动态目标区域对应的深度信息确定出所述目标视频的图像插入区域对应的目标深度信息；

将预先确定出的广告图像插入至所述目标视频的图像插入区域中所述目标深度信息对应的位置，以完成对所述目标视频的处理。

本发明第二方面公开了一种基于深度学习模型的视频处理装置，所述装置包括：

获取模块，用于获取待处理的目标视频；

检测模块，用于基于预设的动态目标检测模型对所述目标视频进行动态目标检测，得到所述目标视频中的动态目标区域、非动态目标区域和所述动态目标区域对应的深度信息；

确定模块，用于根据所述动态目标区域和所述非动态目标区域确定出所述目标视频的图像插入区域；

所述确定模块，还用于根据所述动态目标区域对应的深度信息确定出所述目标视频的图像插入区域对应的目标深度信息；

插入模块，用于将预先确定出的广告图像插入至所述目标视频的图像插入区域中所述目标深度信息对应的位置，以完成对所述目标视频的处理。

本发明第三方面公开了一种计算机设备，所述计算机设备包括：

存储有可执行程序代码的存储器；