一种视频场景检测方法

摘要

本发明公布了一种视频场景检测方法，该方法通过计算机代替人工对视频数据进行检测，识别出视频中的场景；检测方法包括离线训练判别模型过程和视频场景检测过程。离线训练判别模型过程，针对训练视频样本集中每个视频抽取特征，包括语义和时空特征抽取；对特征向量进行类别标注，得到了一组样本集；利用多核学框架对样本集进行迭代训练，得到离线训练模型；视频场景检测过程接入监控视频源；进行视频采样得到一个短视频；对短视频抽取特征；载入离线训练模型对特征进行检测，得到检测结果。本发明通过计算机代替人工识别视频中的场景，可提高检测效率，降低成本，对数据存储和检索也提供便利。

主权项

一种视频场景检测方法，通过计算机代替人工对视频数据进行检测，识别出视频中的场景；检测方法包括离线训练判别模型过程和视频场景检测过程：1)离线训练判别模型过程，执行如下操作：11)准备训练视频样本集；12)针对训练视频样本集中每个视频抽取特征，特征为向量形式，包括语义特征向量和时空特征向量；13)对特征向量进行类别标注，得到了一组样本集，每个样本包含语义特征向量和时空特征向量，并对应一个类别标注；14)利用多核学习框架对步骤13)所述样本集进行迭代训练，得到一个离线训练模型；2)视频场景检测过程，执行如下操作：21)接入要检测的监控视频源；22)设置采样方式进行视频采样，得到一个短视频；此短视频为检测目标；23)对步骤22)所述短视频抽取特征，包括语义特征向量和时空特征向量，抽取方法与训练过程中步骤12)相同；24)利用多核学习框架载入离线训练模型，对特征进行检测判别，判定是否为指定场景，得到检测结果。