一種視頻檢測(cè)方法及裝置的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本申請(qǐng)涉及視頻檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，更具體地說，涉及一種視頻檢測(cè)方法及裝置。
【背景技術(shù)】
[0002]隨著電視技術(shù)的快速發(fā)展，電視頻道及電視節(jié)目也越來越多。為了提醒用戶準(zhǔn)時(shí)觀看自己喜好的電視節(jié)目，需要對(duì)視頻流進(jìn)行檢測(cè)，在檢測(cè)到視頻流當(dāng)前播放的節(jié)目為用戶喜好的節(jié)目時(shí)，及時(shí)提醒用戶觀看。
[0003]現(xiàn)有技術(shù)在對(duì)視頻流進(jìn)行檢測(cè)時(shí)，一般是對(duì)某一段視頻流進(jìn)行圖像特征精確檢測(cè)，判斷當(dāng)前視頻流是否屬于用戶所喜好的節(jié)目，進(jìn)而在判斷結(jié)果為是時(shí)及時(shí)提醒用戶觀看。但是，圖像特征精確檢測(cè)的過程需要耗費(fèi)大量計(jì)算時(shí)間，現(xiàn)有技術(shù)對(duì)一段視頻流中的每一幀圖像均進(jìn)行圖像特征精確檢測(cè)的方式，將會(huì)消耗大量計(jì)算資源，且節(jié)目檢測(cè)時(shí)間也大大延長(zhǎng)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]有鑒于此，本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N視頻檢測(cè)方法及裝置，用于解決現(xiàn)有視頻檢測(cè)方法所存在的計(jì)算資源占用量大且節(jié)目檢測(cè)時(shí)間長(zhǎng)的問題。
[0005]為了實(shí)現(xiàn)上述目的，現(xiàn)提出的方案如下:
[0006]—種視頻檢測(cè)方法，包括:
[0007]獲取視頻流的當(dāng)前幀圖像；
[0008]判斷預(yù)置的代表幀圖像集合中是否存在與所述當(dāng)前幀圖像匹配的代表幀圖像，所述代表幀圖像集合中包括若干個(gè)節(jié)目樣本的代表幀圖像；
[0009]若是，確定與所述匹配的代表幀圖像對(duì)應(yīng)的節(jié)目樣本，并讀取預(yù)置的與所述節(jié)目樣本對(duì)應(yīng)的標(biāo)志流；
[0010]獲取所述視頻流中所述當(dāng)前幀圖像之前，與所述標(biāo)志流相同時(shí)長(zhǎng)的歷史視頻流；[0011 ]對(duì)所述歷史視頻流與所述標(biāo)志流進(jìn)行相似度計(jì)算，在相似度值滿足閾值要求時(shí)，確定當(dāng)前時(shí)間所述視頻流代表的節(jié)目為所述節(jié)目樣本對(duì)應(yīng)的節(jié)目。
[0012]優(yōu)選地，所述判斷預(yù)置的代表幀圖像集合中是否存在與所述當(dāng)前幀圖像匹配的代表幀圖像，包括:
[0013]讀取預(yù)先訓(xùn)練好的支持向量機(jī)SVM模型，所述SVM模型為預(yù)先利用若干個(gè)節(jié)目樣本的代表幀圖像進(jìn)行訓(xùn)練后得到的模型；
[0014]將所述當(dāng)前幀圖像作為輸入條件輸入至所述SVM模型中，得到SVM模型輸出的匹配結(jié)果，所述匹配結(jié)果表明是否存在與所述當(dāng)前幀圖像匹配的節(jié)目樣本。
[0015]優(yōu)選地，在利用若干個(gè)節(jié)目樣本的代表幀圖像對(duì)SVM模型進(jìn)行訓(xùn)練時(shí)，具體為:利用各節(jié)目樣本的代表幀圖像的方向梯度直方圖HOG特征和顏色直方圖特征對(duì)SVM模型進(jìn)行訓(xùn)練。
[0016]優(yōu)選地，所述對(duì)所述歷史視頻流與所述標(biāo)志流進(jìn)行相似度計(jì)算，在相似度值滿足閾值要求時(shí)，確定當(dāng)前時(shí)刻所述視頻流代表的節(jié)目為所述節(jié)目樣本對(duì)應(yīng)的節(jié)目，包括:
[0017]分別提取所述歷史視頻流、所述標(biāo)志流中各幀圖像的二值特征和SIFT特征；
[0018]計(jì)算所述歷史視頻流和所述標(biāo)志流中，相同位置處幀圖像的二值特征的相似度值；
[0019]判斷所述二值特征的相似度值是否達(dá)到第一相似度閾值；
[0020]若是，計(jì)算所述歷史視頻流和所述標(biāo)志流中，相同位置處幀圖像的尺度不變特征變換SIFT特征的相似度值；
[0021 ]判斷所述SIFT特征的相似度值是否達(dá)到第二相似度閾值；
[0022]若是，確定當(dāng)前時(shí)間所述視頻流代表的節(jié)目為所述節(jié)目樣本對(duì)應(yīng)的節(jié)目。
[0023]優(yōu)選地，所述節(jié)目樣本為表征節(jié)目片頭信息的節(jié)目片頭樣本，在所述相似度值滿足閾值要求時(shí)，該方法還包括:
[0024]根據(jù)當(dāng)前時(shí)間，對(duì)電子節(jié)目指南EPG中所述節(jié)目樣本對(duì)應(yīng)的節(jié)目的播出時(shí)間進(jìn)行修正。
[0025]一種視頻檢測(cè)裝置，包括:
[0026]圖像獲取單元，用于獲取視頻流的當(dāng)前幀圖像；
[0027]圖像匹配單元，用于判斷預(yù)置的代表幀圖像集合中是否存在與所述當(dāng)前幀圖像匹配的代表幀圖像，所述代表幀圖像集合中包括若干個(gè)節(jié)目樣本的代表幀圖像；
[0028]標(biāo)志流讀取單元，用于在所述圖像匹配單元判斷存在與所述當(dāng)前幀圖像匹配的代表幀圖像時(shí)，確定與所述匹配的代表幀圖像對(duì)應(yīng)的節(jié)目樣本，并讀取預(yù)置的與所述節(jié)目樣本對(duì)應(yīng)的標(biāo)志流；
[0029]歷史視頻流獲取單元，用于獲取所述視頻流中所述當(dāng)前幀圖像之前，與所述標(biāo)志流相同時(shí)長(zhǎng)的歷史視頻流；
[0030]標(biāo)志流相似度計(jì)算單元，用于對(duì)所述歷史視頻流與所述標(biāo)志流進(jìn)行相似度計(jì)算，在相似度值滿足閾值要求時(shí)，確定當(dāng)前時(shí)間所述視頻流代表的節(jié)目為所述節(jié)目樣本對(duì)應(yīng)的
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[0031]優(yōu)選地，所述圖像匹配單元包括:
[0032]模型讀取單元，用于讀取預(yù)先訓(xùn)練好的支持向量機(jī)SVM模型，所述SVM模型為預(yù)先利用若干個(gè)節(jié)目樣本的代表幀圖像進(jìn)行訓(xùn)練后得到的模型；
[0033]模型處理單元，用于將所述當(dāng)前幀圖像作為輸入條件輸入至所述SVM模型中，得到SVM模型輸出的匹配結(jié)果，所述匹配結(jié)果表明是否存在與所述當(dāng)前幀圖像匹配的節(jié)目樣本。
[0034]優(yōu)選地，還包括:
[0035]模型訓(xùn)練單元，用于利用各節(jié)目樣本的代表幀圖像的方向梯度直方圖HOG特征和顏色直方圖特征對(duì)SVM模型進(jìn)行訓(xùn)練。
[0036]優(yōu)選地，所述標(biāo)志流相似度計(jì)算單元包括:
[0037]特征提取單元，用于分別提取所述歷史視頻流、所述標(biāo)志流中各幀圖像的二值特征和SIFT特征；
[0038]二值特征相似度計(jì)算單元，用于計(jì)算所述歷史視頻流和所述標(biāo)志流中，相同位置處幀圖像的二值特征的相似度值；
[0039]二值特征相似度判斷單元，用于判斷所述二值特征的相似度值是否達(dá)到第一相似度閾值;若是，計(jì)算所述歷史視頻流和所述標(biāo)志流中，相同位置處幀圖像的尺度不變特征變換SIFT特征的相似度值；
[0040]SIFT特征相似度判斷單元，用于判斷所述SIFT特征的相似度值是否達(dá)到第二相似度閾值;若是，確定當(dāng)前時(shí)間所述視頻流代表的節(jié)目為所述節(jié)目樣本對(duì)應(yīng)的節(jié)目。
[0041 ]優(yōu)選地，所述節(jié)目樣本為表征節(jié)目片頭信息的節(jié)目片頭樣本，該裝置還包括:
[0042]EPG修正單元，用于在所述相似度值滿足閾值要求時(shí)，根據(jù)當(dāng)前時(shí)間，對(duì)電子節(jié)目指南EPG中所述節(jié)目樣本對(duì)應(yīng)的節(jié)目的播出時(shí)間進(jìn)行修正。
[0043]從上述的技術(shù)方案可以看出，本申請(qǐng)實(shí)施例提供的視頻檢測(cè)方法預(yù)先采集了多個(gè)節(jié)目的節(jié)目樣本，節(jié)目樣本能夠表征對(duì)應(yīng)的節(jié)目，并且提取了各個(gè)節(jié)目樣本的代表幀圖像和標(biāo)志流，由各個(gè)代表幀圖像組成代表幀圖像集合，進(jìn)而在獲取視頻流的當(dāng)前幀圖像后，判斷預(yù)置的代表幀圖像集合中是否存在與當(dāng)前幀圖像匹配的代表幀圖像，如果是，則確定與匹配的代表幀圖像對(duì)應(yīng)的節(jié)目樣本，并讀取與該節(jié)目樣本對(duì)應(yīng)的標(biāo)志流，獲取所述視頻流中所述當(dāng)前幀圖像之前，與所述標(biāo)志流相同時(shí)長(zhǎng)的歷史視頻流，對(duì)所述歷史視頻流與所述標(biāo)志流進(jìn)行相似度計(jì)算，在確定相似度值滿足閾值要求時(shí)，確定當(dāng)前時(shí)間所述視頻流代表的節(jié)目為所述節(jié)目樣本對(duì)應(yīng)的節(jié)目。本申請(qǐng)?zhí)崛×斯?jié)目樣本的代表幀圖像，通過視頻流當(dāng)前幀圖像與代表幀圖像進(jìn)行粗略匹配，判斷當(dāng)前幀圖像是否屬于預(yù)置的某個(gè)節(jié)目樣本，并且僅在判斷結(jié)果為是時(shí)才執(zhí)行后續(xù)歷史視頻流與節(jié)目樣本標(biāo)志流的相似度計(jì)算過程，有效減少了對(duì)計(jì)算資源的占用，并且縮短了節(jié)目檢測(cè)時(shí)間。
【附圖說明】
[0044]為了更清楚地說明本申請(qǐng)實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡(jiǎn)單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本申請(qǐng)的實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)提供的附圖獲得其他的附圖。
[0045]圖1為本申請(qǐng)實(shí)施例公開的一種視頻檢測(cè)方法流程圖；
[0046]圖2為本申請(qǐng)實(shí)施例公開的另一種視頻檢測(cè)方法流程圖；
[0047]