CN113992880B - 4k视频识别方法、系统、设备及计算机可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请涉及一种4K视频识别方法、系统、设备及计算机可读存储介质；其中，4K视频识别方法包括获取视频节目的视频画面；对获取的所述视频画面进行高频信息提取；依据提取的高频信息得到相对应的视频画面的量化评分；判断所述量化评分是否大于预设的量化评分阈值；如果是，则判定相对应的视频画面为4K视频画面；如果否，则判定相对应的视频画面为疑似伪4K视频画面；在对预设数量的视频画面进行判定后，计算所述4K视频画面的数量在所述预设数量的占比；以及，基于计算得到的所述占比判断所述视频节目是否由4K视频素材制作。本申请具有便于对非4K视频素材制作的4K视频进行识别的效果。

Description

4K视频识别方法、系统、设备及计算机可读存储介质

技术领域

本申请涉及视频识别的领域，尤其是涉及一种4K视频识别方法、系统、设备及计算机可读存储介质。

背景技术

4K视频支持显示近4000像素水平分辨率、2000像素垂直分辨率，也就是达到4000*2000分辨率，而现有的高清视频，只有1920*1080分辨率。

4K视频节目应该是采用4K超高清摄像机拍摄4K超高清节目素材为基础，利用4K视频制作系统进行剪辑制作完成。在拍摄、编辑、制作各环节都要求具备4K视频处理能力，对拍摄制作提出很高的成本要求。

现有的部分节目制作机构由于技术设备的不足，只具备高清节目拍摄制作的环境，利用高清摄像机拍摄高清节目素材并进行高清视频编辑制作后，通过4K上变换的方式制作伪4K视频。现有技术中难以对非4K视频素材制作的4K视频进行识别。

发明内容

为了便于对非4K视频素材制作的4K视频进行识别。

第一方面，本申请提供一种4K视频识别方法，采用如下的技术方案。

获取视频节目的视频画面；

对获取的所述视频画面进行高频信息提取；

依据提取的高频信息得到相对应的视频画面的量化评分；

判断所述量化评分是否大于预设的量化评分阈值；如果是，则判定相对应的视频画面为4K视频画面；如果否，则判定相对应的视频画面为疑似伪4K视频画面；

在对预设数量的视频画面进行判定后，计算所述4K视频画面的数量在所述预设数量的占比；以及，

基于计算得到的所述占比判断所述视频节目是否由4K视频素材制作。

通过采用上述技术方案，视频画面的细节由高频信息进行体现，在由高清视频上变换为4K视频的过程中，视频画面的细节是无法修补的，即视频画面的高频信息是不法修补的；通过对视频画面的高频信息进行提取并进行量化评分，进而判断视频画面是否为疑似伪4K视频画面；在由4K视频素材制作的4K视频中也并非所有视频画面的高频信息的量化评分都大于量化评分阈值，再计算4K视频画面的数量在预设数量的占比，从而判别4K视频是否由4K视频素材制作，从而实现了对非4K视频素材制作的4K视频进行识别。

可选的，在所述的对获取的所述视频画面进行高频信息提取的步骤之前，还包括：

对获取的视频画面的分辨率、色域及色彩深度中的至少一个进行分析；以及，

依据分析结果判断视频画面是否满足4K标准；如果不满足，则判定视频画面为疑似伪4K视频画面；如果满足，则对获取的所述视频画面进行高频信息提取。

通过采用上述技术方案，4K视频的分辨率、色域及色彩深度与高清视频不同，通过对分辨率、色域及色彩深度中的至少一个进行分析，能够对待识别的视频画面进行初步判别，如果待识别的视频画面不满足分辨率、色域及色彩深度中的一种或多种，直接判定为疑似伪4K视频画面，从而无需进行高频信息提取、量化评分等步骤，加快了识别速度。

可选的，在所述的判定相对应的视频画面为4K视频画面的步骤之后，还包括：

对所述判定为4K视频画面的视频画面的分辨率、色域及色彩深度中的至少一个进行分析；

依据分析结果判断所述判定为4K视频画面的视频画面是否满足4K标准；

如果否，则将判定结果更正为疑似伪4K视频画面。

通过采用上述技术方案，即使是用4K视频素材制作的视频，如果编码设备没有正确设置，制作的4K视频仍然无法符合4K视频的规范要求，通过上述方法能对视频节目进行进一步识别、规范。

可选的，在所述判定视频画面为疑似伪4K视频画面之后，还包括：

记录连续的疑似伪4K视频画面的时长；以及，

在所述时长达到预设的时长阈值的状况下，发出伪4K节目报警信息。

通过采用上述技术方案，一般的4K视频不容易出现连接的若干视频画面均是疑似伪4K视频画面，通过上述设置能够快速地对视频节目进行判别。

可选的，所述获取视频节目的视频画面的方法包括：

获取视频节目的数据流；以及，

解码所述数据流得到视频画面。

可选的，解码所述数据流为逐帧解码或间隔若干帧解码。

第二方面，本申请提供一种4K视频识别系统，采用如下的技术方案。

一种4K视频识别系统，包括：

获取模块，用于获取视频节目的视频画面；

高频信息提取模块，用于对获取的所述视频画面进行高频信息提取；

量化评分模块，依据提取的高频信息得到相对应的视频画面的量化评分；

第一判别模块，依据所述量化评分判断对应的视频画面是否为4K视频画面；

统计模块，在对预设数量的视频画面进行判定的状态下，计算所述4K视频画面在所述预设数量的占比；以及，

第二判别模块，基于计算得到的所述占比判断视频节目是否由4K视频素材制作。

可选的，所述4K视频识别系统还包括：

4K参数分析模块，用于对获取的视频画面的分辨率、色域及色彩深度中的至少一个进行分析；以及，

参数判别模块，依据分析结果判断视频画面是否为疑似伪4K视频画面。

第三方面，本申请提供了计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有被处理器加载并执行的上述任一4K视频识别方法的计算机程序。

第四方面，本申请提供了计算机可读存储介质，其特征在于，存储有能够被处理器加载并执行上述中任一4K视频识别方法的计算机程序。

附图说明

图1是本申请的4K视频识别方法的其中一个实施例的流程图。

图2是某一4K节目的视频画面。

图3是为图2的视频节目下变换为高清视频后再由高清视频上变换为4K视频后的视频画面。

图4是主要用于展示图2提取高频信息后的频谱数据图。

图5是主要用于展示图3提取高频信息后的频谱数据图。

图6是本申请的4K视频识别方法的另一个实施例的流程图。

图7是本申请的4K视频识别系统的其中一个实施例的系统框图。

图8是本申请的4K视频识别系统的另一个实施例的系统框图。

附图标记说明：201、获取模块；202、高频信息提取模块；203、量化评分模块；204、第一判别模块；205、统计模块；206、第二判别模块；207、4K参数分析模块；208、参数判别模块。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图1-8及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

本申请实施例公开一种4K视频识别方法。

参照图1，作为4K视频识别方法的一种实施方式，4K视频识别方法包括以下步骤：

步骤S101、获取视频节目的视频画面。

具体的，获取视频节目的视频画面的方法可以是直接获取解码后的视频画面；也可以是获取视频节目的数据流以及，解码数据流得到视频画面。视频节目的数据流的来源可以是将需要识别的4K视频播放频道的实时信号接入识别系统，也可以是将4K视频文件播放地址配置给识别系统。解码数据流为逐帧解码或间隔若干帧解码。

步骤S102、对获取的视频画面进行高频信息提取。

具体的，对获取的视频画面进行高频信息提取可以是对整个视频画面进行高频信息提取；也可以是在视频画面中选取若干区域进行高频信息提取，选取的若干区域可以是随机的，也可以是选取固定位置的区域。进行高频信息提取的方法可以是傅里叶变换，也可以是高频滤波等。

步骤S103、依据提取的高频信息得到相对应的视频画面的量化评分。

具体的，在提取高频信息后可以依据高频信息的数量或者高频信息在视频画面的频率信息的占比得到视频画面的量化评分；即高频信息的数量越多或者高频信息在视频画面的频率信息的占比越大，对应的视频画面的量化评分越高。

步骤S104、判断量化评分是否大于预设的量化评分阈值；如果是，则执行步骤S105；如果否，则执行步骤S106。

具体的，量化评分阈值可以是根据大量的由4K视频素材制作的4K视频画面及伪4K视频的分析结果进行设置。

步骤S105、判定相对应的视频画面为4K视频画面。

步骤S106、判定相对应的视频画面为疑似伪4K视频画面。

步骤S107、在对预设数量的视频画面进行判定后，计算4K视频画面的数量在预设数量的占比。

具体的，预设数量可以是对整个视频进行获取得到的视频画面的数量，也可以是用户或者系统设置；在对预设数量的视频画面进行判定后，再计算4K视频画面的数量在预设数量的占比，计算的公式可以为：占比=4K视频画面的数量/(4K视频画面的数量+疑似伪4K视频画面的数量)。

S108、基于计算得到的占比判断视频节目是否由4K视频素材制作。

具体的，将得到的占比与用户或者系统设置的占比进行比较，如果得到的占比大于用户或者系统设置的占比，则判定视频节目为4K视频素材制作的4K视频。

在本实施例中，由于不同频率的信息在视频画面结构中有不同的作用。低高频信息在视频画面中表现为颜色缓慢变化，即在视频画面灰度缓慢地变化，例如视频画面中颜色连续或连续渐变的一块区域大概率是低高频信息区域。高频信息在视频画面中表现为相邻区域之间灰度相差大，在视频画面中，一个影像与背景的边缘部分通常会有明显的差别，即影像与背景的边缘部分灰度变化很快，影像与背景的边缘部分容易出现高频信息，视频画面的细节处也大概率是高频信息分布的区域，也可以理解为正是因为高频信息才会出现视频画面的细节。

图2为4K视频节目的视频画面，图3为图2的视频节目下变换为高清视频后，再由高清视频再上变换为4K视频后的视频画面，可以看到由高清视频上变换后得到的4K视频的视频画面的细节比由4K素材制作的4K视频要少很多。图4展示了图2提取高频信息后的频谱数据，图5展示了图3提取高频信息后的频谱数据，图4的高频数据远高于图5，在由高清视频上变换为4K视频的过程中，视频画面的细节是无法修补的，即视频画面的高频信息是无法修补的。通过对视频画面的高频信息进行提取并进行量化评分，进而判断视频画面是否为疑似伪4K视频画面。在由4K视频素材制作的4K视频中也并非所有视频画面的高频信息的量化评分都大于量化评分阈值，再计算4K视频画面的数量在预设数量的占比，从而判别4K视频是否由4K视频素材制作。

参照图6，作为4K视频识别方法的另一种实施方式，在步骤S102、对获取的视频画面进行高频信息提取之前，还包括：

步骤S1011、对获取的视频画面的分辨率、色域及色彩深度中的至少一个进行分析；以及，

步骤S1012、依据分析结果判断视频画面是否满足4K标准；如果不满足，则执行步骤S013；如果满足，则执行步骤S102、对获取的视频画面进行高频信息提取。

步骤S1013、判定视频画面为疑似伪4K视频画面。

具体的，1K分辦率是指分辨率达到1920*1080，2K分辨率是指分辨率达到2560*1440，4K分辦率是指分辨率达到3840*2160。

色域又称色彩空间，是对一种颜色进行编码的方法，也指一个技术系统能够产生的颜色的总和。色域越大，能显示出更多色彩，色彩更加丰富。目前BT.2020是显示设备中最大的色彩空间，也是4K UHD （Ultra High Definition，超高清晰度）蓝光的标准之一，它采用了比普通蓝光标准使用的BT.709更宽广的色彩空间，可显示高密度橘色、深绿色等，对于影像在色彩层次和过渡方面的增强起到了关键作用。另外BT.2020色域范围的面积也远远大于BT.709, 能够显示更加丰富的色彩。

色深全称是色位深度。色深就是指在某一分辨率下，每一个像素点可以用多少色彩来描述，是一种主要取决于物体色的明度并与色调和彩度有关的对物体色的综合颜色感觉。色深越高，影像所能表现的色彩也越多。4K标准中规定色深为10bit，即能够显示10.7亿种颜色。而普通蓝光标准支持的是8bit，只有1677万种颜色，差距悬殊。色深越高，不同颜色种类之间的过度色越多，色彩过度就越平滑，尤其是显示光晕时，光源四周的色彩过渡会更为自然。

通过对分辨率、色域及色彩深度中的至少一个进行分析，在通过高频信息判断前能够对待识别的视频画面进行初步判别，虽然这些参数能够在由高清视频上变换为4K视频时进行改变，如果待识别的视频画面不满足分辨率、色域及色彩深度中的一种或多种，直接判定为疑似伪4K视频，加快了识别速度。

作为4K视频识别方法的另一种实施方式，在步骤S105、判定相对应的视频画面为4K视频画面之后还包括：

S1051、对判定为4K视频画面的视频画面的分辨率、色域及色彩深度中的至少一个进行分析。

S1052、依据分析结果判断判定为4K视频画面的视频画面是否满足4K标准；如果否，则执行步骤S1053。

步骤S1053、将判定为4K视频画面的视频画面的判定结果更正为疑似伪4K视频画面。

具体的，即使是用4K视频素材制作的视频，如果编码设备没有正确设置，例如在编码的过程中设置的是8bit的色位深度,制作的4K视频仍然无法符合4K视频的规范要求，通过上述方法能对视频节目进行进一步识别、规范。

作为4K视频识别方法的另一种实施方式，在步骤S106、判定视频画面为疑似伪4K视频画面后还包括：

步骤S1061、记录连续的疑似伪4K视频画面的时长；

步骤S1062、在时长达到预设的时长阈值的状况下，发出伪4K节目报警信息。

具体的，伪4K节目报警信息可以发送至移动终端，移动终端包括但不限于手机、平板电脑、电脑。在判定视频画面为疑似伪4K视频画面后，通过记录连续的疑似伪4K视频画面的时长，在时长达到预设的时长阈值的状况下，发出伪4K节目报警信息， 4K视频不容易出现连接的若干视频画面均是疑似伪4K视频画面，通过上述设置，能够快速地对视频节目进行判别。

参照图7，基于上述4K视频识别方法，本申请还提供了一种4K视频识别系统，作为4K视频识别系统的一种实施方式，4K视频识别系统包括：

获取模块201，用于获取视频节目的视频画面；

高频信息提取模块202，用于对获取的视频画面进行高频信息提取；

量化评分模块203，依据提取的高频信息得到相对应的视频画面的量化评分；

第一判别模块204，依据量化评分判断对应的视频画面是否为4K视频画面；

统计模块205，在对预设数量的视频画面进行判定后，计算4K视频画面的数量在预设数量的占比；以及，

第二判别模块206，基于计算得到的占比判断视频节目是否由4K视频素材制作。

参照图8，作为4K视频识别系统的另一种实施方式，4K视频识别系统还包括：

4K参数分析模块207，用于对获取的视频画面的分辨率、色域及色位深度中的至少一个进行分析；

参数判别模块208，依据分析结果判断视频画面是否为疑似伪4K视频画面。

本申请实施例还公开一种计算机设备。

具体来说，该计算机设备包括存储器和处理器，存储器上存储有能够被处理器加载并执行上述任意方法的计算机程序。

本申请实施例还公开一种计算机可读存储介质。

具体来说，该计算机可读存储介质，其存储有能够被处理器加载并执行如上述任意方法的计算机程序，该计算机可读存储介质例如包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（Read-OnlyMemory，ROM）、随机存取存储器（RandomAccessMemory，RAM）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上均为本申请的较佳实施例，并非依此限制本申请的保护范围，本说明书（包括摘要和附图）中公开的任一特征，除非特别叙述，均可被其他等效或者具有类似目的的替代特征加以替换。即，除非特别叙述，每个特征只是一系列等效或类似特征中的一个例子而已。

Claims (8)

1.一种4K视频识别方法，其特征在于，包括：

获取视频节目的视频画面；

对获取的所述视频画面进行高频信息提取；

依据提取的高频信息得到相对应的视频画面的量化评分；

判断所述量化评分是否大于预设的量化评分阈值；如果是，则判定相对应的视频画面为4K视频画面；如果否，则判定相对应的视频画面为疑似伪4K视频画面；

在对预设数量的视频画面进行判定后，计算所述4K视频画面的数量在所述预设数量的占比；以及，

基于计算得到的所述占比判断所述视频节目是否由4K视频素材制作；在所述的对获取的所述视频画面进行高频信息提取的步骤之前，还包括：

对获取的所述视频画面的分辨率、色域及色彩深度中的至少一个进行分析；以及，

依据分析结果判断视频画面是否满足4K标准；如果不满足，则判定视频画面为疑似伪4K视频画面；如果满足，则对获取的所述视频画面进行高频信息提取。

2.根据权利要求1所述的4K视频识别方法，其特征在于，在所述的判定相对应的视频画面为4K视频画面的步骤之后，还包括：

对所述判定为4K视频画面的视频画面的分辨率、色域及色彩深度中的至少一个进行分析；

依据分析结果判断所述判定为4K视频画面的视频画面是否满足4K标准；

如果否，则将判定结果更正为疑似伪4K视频画面。

3.根据权利要求1-2中任一项所述的4K视频识别方法，其特征在于：在所述判定视频画面为疑似伪4K视频画面之后，还包括：

记录连续的疑似伪4K视频画面的时长；以及，

在所述时长达到预设的时长阈值的状况下，发出伪4K节目报警信息。

4.根据权利要求1-2中任一项所述的4K视频识别方法，其特征在于，所述获取视频节目的视频画面的方法包括：

获取所述视频节目的数据流；以及，

解码所述数据流得到视频画面。

5.根据权利要求4所述的4K视频识别方法，其特征在于：解码所述数据流为逐帧解码或间隔若干帧解码。

6.一种4K视频识别系统，其特征在于，包括：

获取模块（201），用于获取视频节目的视频画面；

高频信息提取模块（202），用于对获取的所述视频画面进行高频信息提取；

量化评分模块（203），依据提取的高频信息得到相对应的视频画面的量化评分；

第一判别模块（204），依据所述量化评分判断对应的视频画面是否为4K视频画面；

统计模块（205），在对预设数量的视频画面进行判定后，计算所述4K视频画面的数量在所述预设数量的占比；以及，

第二判别模块（206），基于计算得到的所述占比判断所述视频节目是否由4K视频素材制作；所述4K视频识别系统还包括：

4K参数分析模块（207），用于对获取的视频画面的分辨率、色域及色彩深度中的至少一个进行分析；以及，

参数判别模块（208），依据分析结果判断视频画面是否为疑似伪4K视频画面。

7.一种计算机设备，其特征在于：包括存储器和处理器，所述存储器上存储有被处理器加载并执行的如权利要求1-5中任一4K视频识别方法的计算机程序。

8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有能够被处理器加载并执行如权利要求1-5中任一4K视频识别方法的计算机程序。