一种基于关键帧采样和多尺度稠密网络的长视频分类方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202211314446.2
IPC分类号：G06V20/40;G06V10/26;G06V10/44;G06V10/52;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2022-10-26
申请人：
山东百盟信息技术有限公司

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法律信息

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著录项信息

专利名称	一种基于关键帧采样和多尺度稠密网络的长视频分类方法
申请号	CN202211314446.2	申请日期	2022-10-26
法律状态	公开	申报国家	中国
公开/公告日	2022-11-22	公开/公告号	CN115376052A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06V20/40	IPC分类号	G;0;6;V;2;0;/;4;0;;;G;0;6;V;1;0;/;2;6;;;G;0;6;V;1;0;/;4;4;;;G;0;6;V;1;0;/;5;2;;;G;0;6;V;1;0;/;7;6;4;;;G;0;6;V;1;0;/;8;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	山东百盟信息技术有限公司	申请人地址	山东省威海市环翠区海滨北路-106A号威海国际商务大厦1112号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	山东百盟信息技术有限公司	当前权利人	山东百盟信息技术有限公司
发明人	付强;赵洪伟;朱东杰;李良敏
代理机构	暂无	代理人	暂无

摘要

本发明提供了一种基于关键帧采样和多尺度稠密网络的长视频分类方法，包括以下部分S1、基于直方图差异的视频镜头边缘检测，对待分类视频进行镜头分割处理；S2、基于帧间差值的镜头内关键帧提取，提取S1分割出的视频镜头集合中的关键帧；S3、基于关键帧的长视频采样，利用S2提取到的关键帧将长视频按关键帧进行压缩；S4、基于多尺度稠密网络MSDNet的视频关键帧特征提取，利用多尺度稠密网络MSDNet提取S3压缩后的视频帧序列的特征表示；S5、基于LSTM的视频关键帧序列分类，将S4提取得到的视频帧序列特征表示输入LSTM网络得到视频序列的特征向量，利用得到的特征向量输入线性分类器得到分类结果。

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