CN115567736A - 视频内容检测方法、装置、设备和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种视频内容检测方法、装置、设备和存储介质，所述方法包括：确定视频帧序列中目标视频帧对应的视频帧集合；确定所述视频帧集合中的视频帧之间的差异图像；根据所述差异图像，确定对应的所述目标视频帧的待检测图像；对所述待检测图像进行检测，得到所述目标视频帧的检测结果。本发明提高了视频检测的准确性和全面性。
Description
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种视频内容检测方法、装置、设备和存储介质。
背景技术
随着互联网在各领域的迅速发展，大量内容信息在网络传播，其中，视频内容是最普遍的信息传达形式。为了构建良好网络生态，保证视频内容的安全性，视频内容的审核十分重要。
现有的视频内容的检测方案，对视频内容的静态图像进行识别，确定视频内容是否符合播放标准。然而视频内容包括多帧连续图像，由于人眼的视觉停留效果，通过一段时间内或者连续多帧的图像相互组合后，可能会产生新的含义，使得视频内容的检测结果出现错误。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种视频内容检测方法、装置、设备和存储介质，旨在解决如何提高视频内容检测的准确性的问题。
为实现上述目的，本发明提供的一种视频内容检测方法，所述视频内容检测方法包括以下步骤：
确定视频帧序列中目标视频帧对应的视频帧集合；
确定所述视频帧集合中的视频帧之间的差异图像；
根据所述差异图像，确定对应的所述目标视频帧的待检测图像；
对所述待检测图像进行检测，得到所述目标视频帧的检测结果。
可选地，所述确定视频帧序列中目标视频帧对应的视频帧集合的步骤包括：
确定待检测视频的视频帧序列；
基于视频帧序列的帧序，依次确定所述视频帧序列中的视频帧为目标视频帧，并确定所述目标视频帧对应的视频帧集合，直至所述目标视频帧为所述视频帧序列的最后一帧视频帧。
可选地，所述确定所述目标视频帧对应的视频帧集合的步骤包括：
根据所述待检测视频的视频帧率和时间域，确定所述视频帧集合的帧数；
根据所述帧数，选取包含目标视频帧的连续视频帧作为所述目标视频帧对应的视频帧集合。
可选地，所述根据所述差异图像，确定对应的所述目标视频帧的待检测图像的步骤包括：
确定所述差异图像的差异数据；
确定所述目标视频帧的背景数据；
根据所有的所述差异数据和所述背景数据，确定所述待检测图像。
可选地，所述确定所述目标视频帧的背景数据的步骤包括：
确定所述目标视频帧中预设类型的目标数据；
根据所述目标数据，确定所述背景数据。
可选地，所述确定所述视频帧集合中的视频帧之间的差异图像的步骤包括：
确定所述视频帧集合中每两帧视频帧之间的相似度；
若所述相似度小于预设阈值，则确定所述相似度小于预设阈值的两帧所述视频帧的图像信息和/或文字信息；
比对两帧所述视频帧的所述图像信息和/或所述文字信息，得到所述差异图像。
可选地，所述对所述待检测图像进行检测，得到所述目标视频帧的检测结果的步骤包括：
将所述待检测图像分别输入文字识别模型和图像分类模型，得到文字信息和图像信息；
根据所述文字信息和所述图像信息，确定所述目标视频帧的检测结果。
为实现上述目的，本发明还提供一种视频内容检测装置，所述装置包括：
获取模块，用于确定视频帧序列中目标视频帧对应的视频帧集合；
确定模块，用于确定所述视频帧集合中的视频帧之间的差异图像；
重组模块，用于根据所述差异图像，确定对应的所述目标视频帧的待检测图像；
检测模块，用于对所述待检测图像进行检测，得到所述目标视频帧的检测结果。
为实现上述目的，本发明还提供一种视频内容检测设备，所述视频内容检测设备包括存储器、处理器以及存储在所述存储器并可在所述处理器上执行的视频内容检测程序，所述视频内容检测程序被所述处理器执行时实现如上所述的视频内容检测方法的各个步骤。
为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有视频内容检测程序，所述视频内容检测程序被处理器执行时实现如上所述的视频内容检测方法的各个步骤。
本发明提供的一种视频内容检测方法、装置、设备和存储介质，确定视频帧序列中目标视频帧对应的视频帧集合；确定视频帧集合中的视频帧之间的差异图像；根据差异图像，确定对应的目标视频帧的待检测图像；对待检测图像进行检测，得到目标视频帧的检测结果。通过确定目标视频帧对应的待检测图像，由于待检测图像包括差异数据和背景数据，对待检测图像进行检测，不仅对目标视频帧的单帧内容进行了检测，还对目标视频帧相邻视频帧的差异图像进行了检测，避免了多帧连续视频帧相互组合后产生新的含义，提高了视频检测的准确性和全面性。
附图说明
图1为本发明实施例涉及的视频内容检测设备的硬件结构示意图；
图2为本发明视频内容检测方法的第一实施例的流程示意图；
图3为本发明视频内容检测方法的差异图像和待检测图像之间关系的示意图；
图4为本发明视频内容检测方法的第二实施例的步骤S10的细化流程示意图；
图5为本发明视频内容检测方法的视频帧序列和时间偏移的示意图；
图6为本发明视频内容检测方法的视频帧集合和待检测图像之间关系的示意图；
图7为本发明视频内容检测方法的第三实施例的步骤S20的细化流程示意图；
图8为本发明实施例涉及的视频内容检测装置的逻辑结构示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明实施例的主要解决方案是：确定视频帧序列中目标视频帧对应的视频帧集合；确定视频帧集合中的视频帧之间的差异图像；根据差异图像，确定对应的目标视频帧的待检测图像；对待检测图像进行检测，得到目标视频帧的检测结果。
通过确定目标视频帧对应的待检测图像，由于待检测图像包括差异数据和背景数据，对待检测图像进行检测，不仅对目标视频帧的单帧内容进行了检测，还对目标视频帧相邻视频帧的差异图像进行了检测，避免了多帧连续视频帧相互组合后产生新的含义，提高了视频检测的准确性和全面性。
作为一种实现方案，视频内容检测设备可以如图1所示。
本发明实施例方案涉及的是视频内容检测设备，视频内容检测设备包括：处理器101，例如CPU，存储器102，通信总线103。其中，通信总线103用于实现这些组件之间的连接通信。
存储器102可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatilememory)，例如磁盘存储器。如图1所示，作为一种计算机可读存储介质的存储器102中可以包括视频内容检测程序；而处理器101可以用于调用存储器102中存储的视频内容检测程序，并执行以下操作：
确定视频帧序列中目标视频帧对应的视频帧集合；
确定所述视频帧集合中的视频帧之间的差异图像；
根据所述差异图像，确定对应的所述目标视频帧的待检测图像；
对所述待检测图像进行检测，得到所述目标视频帧的检测结果。
可选地，处理器101可以用于调用存储器102中存储的视频内容检测程序，并执行以下操作：
确定待检测视频的视频帧序列；
基于视频帧序列的帧序，依次确定所述视频帧序列中的视频帧为目标视频帧，并确定所述目标视频帧对应的视频帧集合，直至所述目标视频帧为所述视频帧序列的最后一帧视频帧。
可选地，处理器101可以用于调用存储器102中存储的视频内容检测程序，并执行以下操作：
根据所述待检测视频的视频帧率和时间域，确定所述视频帧集合的帧数；
根据所述帧数，选取包含目标视频帧的连续视频帧作为所述目标视频帧对应的视频帧集合。
可选地，处理器101可以用于调用存储器102中存储的视频内容检测程序，并执行以下操作：
确定所述差异图像的差异数据；
确定所述目标视频帧的背景数据；
根据所有的所述差异数据和所述背景数据，确定所述待检测图像。
可选地，处理器101可以用于调用存储器102中存储的视频内容检测程序，并执行以下操作：
确定所述目标视频帧中预设类型的目标数据；
根据所述目标数据，确定所述背景数据。
可选地，处理器101可以用于调用存储器102中存储的视频内容检测程序，并执行以下操作：
确定所述视频帧集合中每两帧视频帧之间的相似度；
若所述相似度小于预设阈值，则确定所述相似度小于预设阈值的两帧所述视频帧的图像信息和/或文字信息；
比对两帧所述视频帧的所述图像信息和/或所述文字信息，得到所述差异图像。
可选地，处理器101可以用于调用存储器102中存储的视频内容检测程序，并执行以下操作：
将所述待检测图像分别输入文字识别模型和图像分类模型，得到文字信息和图像信息；
根据所述文字信息和所述图像信息，确定所述目标视频帧的检测结果。
基于上述视频内容检测设备的硬件构架，提出本发明视频内容检测方法的实施例。
参照图2，图2为本发明视频内容检测方法的第一实施例，所述视频内容检测方法包括以下步骤：
步骤S10，确定视频帧序列中目标视频帧对应的视频帧集合；
可选地，确定待检测视频对应的视频帧序列，视频帧序列为按照时间顺序排列的多帧连续视频帧。可选地，视频帧序列包括视频帧S1，视频帧S2，......，视频帧Sn，其中，视频帧S1为首帧视频帧，视频帧Sn为最后一帧视频帧。依次将视频帧序列中的视频帧作为目标视频帧，目标视频帧为当前进行检测的视频帧。
确定目标视频帧对应的视频帧集合，可选地，视频帧集合可以为与目标视频帧相邻的预设帧数的连续视频帧，示例性的，视频帧集合的预设帧数3，目标视频帧为第i帧，目标视频帧对应的视频帧集合包括第i-1帧视频帧，第i帧目标视频帧和第i+1帧视频帧。
步骤S20，确定所述视频帧集合中的视频帧之间的差异图像。
可选地，确定视频帧集合中每两帧视频帧之间的差异图像，可选地，如图3所示，当目标视频帧S2的视频帧集合中包括视频帧S1、目标视频帧S2和视频帧S3时，确定视频帧S1与目标视频帧S2之间的差异图像Diff-s12，确定目标视频帧S2与视频帧S3之间的差异图像Diff-s23，确定视频帧S1和视频帧S3之间的差异图像Diff-s13。可选地，差异图像包括每两帧视频帧之间的差异数据，可选地，差异数据包括文字信息和/或图像信息和/或轮廓信息等信息。
可选地，确定视频帧集合中每两帧视频帧之间的相似度；若相似度小于预设阈值，表示两帧视频帧之间差异较大，则确定相似度小于预设阈值的两帧视频帧的图像信息和/或文字信息；比对两帧视频帧的图像信息和/或文字信息，得到差异图像。可选地，图像信息包括移动物体的轮廓信息。可选地，通过对两帧视频帧的像素变化、亮度、对比度和结构等特征进行分析，对两帧视频帧进行相似度计算。相似度的计算可以是通过视频帧集合中每两视频帧之间的SSIM(Structural Similarity，结构相似性)和/或均方误差确定。
步骤S30，根据所述差异图像，确定对应的所述目标视频帧的待检测图像。
可选地，待检测图像包括视频帧集合中所有的差异图像的差异数据。可选地，待检测图像包括视频帧集合中所有的差异图像的差异数据以及目标视频帧中的背景数据。
可选地，确定差异图像的差异数据，根据所有的差异数据和目标视频帧S2的背景数据Bak-2确定待检测图像。可选地，确定目标视频帧中预设类型的目标数据；根据目标数据，确定背景数据，其中，预设类型为图像检测关注的敏感信息的类型，例如正方形图案或者正方形的文字。可选地，背景数据为除差异图像之间差异数据之外的图像信息。分别确定差异图像Diff-s12、差异图像Diff-s23和差异图像Diff-s13的差异数据，根据所有的差异数据和背景数据Bak-2确定目标视频帧对应的待检测图像。
步骤S40，对所述待检测图像进行检测，得到所述目标视频帧的检测结果。
可选地，将待检测图像分别输入文字识别模型和图像分类模型进行检测，得到待检测图像中的文字信息和/或图像信息；根据文字信息和/或图像信息，确定目标视频帧的检测结果。可选地，文字识别模型可以是OCR(Optical Character Recognition，光学字符识别)模型。可选地，图像分类模型可以是以yolo、ssd、mtcnn、arcface等深度网络为基础构建的多场景的分类检测模型。
可选地，若文字信息为预设文字信息，或者图像信息为预设图像信息，则确定目标视频帧的检测结果为审核不通过；若文字信息不为预设文字信息，且图像信息不为预设图像信息，则确定目标视频帧的检测结果为审核通过。
可选地，当待检测视频中存在审核不通过的视频帧时，则确定待检测视频的检测结果为审核不通过，待检测视频不能发布至平台或者不能播放。当待检测视频中不存在审核不通过的视频帧时，则确定待检测视频的检测结果为审核通过，待检测视频能够发布至平台以及在平台上播放。
在本实施例的技术方案中，确定视频帧序列中目标视频帧对应的视频帧集合；确定视频帧集合中的视频帧之间的差异图像；根据差异图像，确定对应的目标视频帧的待检测图像；对待检测图像进行检测，得到目标视频帧的检测结果。通过确定目标视频帧对应的待检测图像，由于待检测图像包括差异数据和背景数据，对待检测图像进行检测，不仅对目标视频帧的单帧内容进行了检测，还对目标视频帧相邻视频帧的差异图像进行了检测，避免了多帧连续视频帧相互组合后产生新的含义，提高了视频检测的准确性和全面性。
参照图4，图4为本发明视频内容检测方法的第二实施例，基于第一实施例，所述步骤S10包括：
步骤S11，确定待检测视频的视频帧序列；
步骤S12，基于视频帧序列的帧序，依次确定所述视频帧序列中的视频帧为目标视频帧，并确定所述目标视频帧对应的视频帧集合，直至所述目标视频帧为所述视频帧序列的最后一帧视频帧。
可选地，待检测视频的视频帧序列为视频帧S1，视频帧S2，......，视频帧Sn，其中，视频帧S1为首帧视频帧，视频帧Sn为最后一帧视频帧。基于视频帧序列的帧序，依次将视频帧序列中的视频帧作为目标视频帧，目标视频帧为当前进行检测的视频帧。可选地，目标视频帧对应的视频帧集合为多帧连续视频帧。
可选地，根据待检测视频的视频帧率和时间域，确定视频帧集合的帧数；根据帧数选取包含目标视频帧的连续视频帧作为目标视频帧对应的视频帧集合。
可选地，根据待检测视频的视频帧率和相邻视频帧之间的时间偏移之前，将视频帧序列中的视频帧进行时间标记，确定待检测视频的帧率为F，以视频开始位置或指定某一时刻为起始点，标记每一帧的相对时间偏移为1/F秒，依次对视频帧S1、视频帧S2、......和视频帧Sn进行时间标记。如图5所示，视频帧S1对应的时间点为T1，视频帧S2对应的时间点为T2，......，视频帧Sn对应的时间点为Tn，每个时间点之间的相对时间偏移为1/F秒。
可选地，时间域为视频帧集合对应的时间范围。时间域＝帧数*(1/视频帧率)，示例性的，视频帧率为24/s，选取目标视频帧的前后各一视频帧之间的偏移时间，确定偏移时间的和值为时间域，即1/24s+1/24s+1/24s＝3/24s，其中，3/24s为一个时间域。
根据视频帧率和时间域确定视频帧集合的帧数，可选地，帧数＝时间域*视频帧率。示例性的，若视频帧率为24/s和时间域为3/24s，则帧数为3/24s*24/s＝3，其中，时间域3/24s为在视频帧率为24/s时，目标视频帧的停留时间以及前后两帧视频帧的停留时间。
根据帧数选取包含目标视频帧的连续视频帧作为目标视频帧对应的视频帧集合。可选地，当目标视频帧不为首帧视频帧或者最后一帧视频帧时，根据帧数2n+1确定视频帧集合，即视频帧集合中的视频帧的帧数为2n+1帧，其中，视频帧集合中包括目标视频帧，以及目标视频帧前后相邻的视频帧n帧，示例性的，当视频帧集合的视频帧的帧数为3时，视频帧集合包括目标视频帧以及目标视频帧前后一帧的视频帧，如图6所示，视频帧S2对应的视频帧集合为视频帧S1，视频帧S2和视频帧S3，其中视频帧Si对应的待检测图像为Si-new，1＜i＜n。
可选地，当目标视频帧为首帧视频帧时，根据帧数2n+1确定视频帧集合，由于首帧视频帧之前不存在视频帧，因此，视频帧集合包括目标视频帧以及目标视频帧之后相邻的连续视频帧n帧，示例性的，当视频帧集合的视频帧的帧数为3时，视频帧集合包括目标视频帧以及目标视频帧后一帧的视频帧，如图5所示，视频帧S1对应的视频帧集合为视频帧S1和视频帧S2，其中视频帧S1对应的待检测图像为S1-new。
可选地，当目标视频帧为最后一帧视频帧时，根据帧数2n+1确定视频帧集合，由于最后一帧视频帧之后不存在视频帧，因此，视频帧集合包括目标视频帧以及目标视频帧之前相邻的连续视频帧n帧，示例性的，当视频帧集合的视频帧的帧数为3时，视频帧集合包括目标视频帧以及目标视频帧前一帧的视频帧，如图5所示，视频帧Sn的视频帧集合为视频帧Sn-1和视频帧Sn，其中视频帧Sn对应的待检测图像为Sn-new。
在本实施例的技术方案中，确定待检测视频的视频帧序列；基于视频帧序列的帧序，依次确定视频帧序列中的视频帧为目标视频帧；确定目标视频帧对应的视频帧集合。通过确定视频帧序列中目标视频帧的视频帧集合，便于后续确定差异图像的差异数据，提高目标视频帧的检测的全面性。
参照图7，图7为本发明视频内容检测方法的第三实施例，基于第一或第二实施例，所述步骤S30包括：
步骤S31，确定所述差异图像的差异数据；
步骤S32，确定所述目标视频帧的背景数据；
步骤S33，根据所有的所述差异数据和所述背景数据，确定所述待检测图像。
如图3所示，当目标视频帧S2的视频帧集合中包括视频帧S1、目标视频帧S2和视频帧S3时，确定视频帧S1与目标视频帧S2之间的差异图像Diff-s12，确定目标视频帧S2与视频帧S3之间的差异图像Diff-s23，确定视频帧S1和视频帧S3之间的差异图像Diff-s13。可选地，分别确定差异图像Diff-s12、差异图像Diff-s23和差异图像Diff-s13的差异数据，根据所有的差异数据和背景数据Bak-2确定目标视频帧对应的待检测图像。
可选地，确定目标视频帧中预设类型的目标数据；根据目标数据，确定背景数据，其中，预设类型为图像检测关注的敏感信息的类型，例如正方形图案或者正方形的文字。可选地，背景数据为除差异图像之间差异数据之外的图像信息。
可选地，将所有的差异数据与目标视频帧的背景数据进行重组，得到差异图像，目标视频帧的背景数据为时间域内差异数据之外的图像部分。示例性的，圆形图案和“正方形”文字为敏感信息，单独对目标视频帧进行检测，仅检测到目标视频帧中的圆形图像，而待检测图像不仅包括差异图像Diff-s12、差异图像Diff-s23和差异图像Diff-s13的差异数据，例如，差异图像对应的差异数据为正方形图案和“正方形”文字，待检测图像还包括目标视频帧S2的背景数据，即圆形图案，最后将其重组，最终差异图像中包括正方形图案、“正方形”文字和圆形图案，如图3所示。对差异数据和背景数据重组，提高目标视频帧检测的准确性和全面性。
在本实施例的技术方案中，确定差异图像的差异数据；确定目标视频帧的背景数据；根据所有的差异数据和背景数据，确定待检测图像。通过确定背景数据和差异数据，并对差异数据和背景数据重组得到确定了待检测图像，待检测图像包括目标视频帧的背景数据和差异图像的差异数据，避免了多帧连续视频帧相互组合后产生新的含义，提高了目标视频帧检测的准确性和全面性。
参照图8，本发明还提供一种视频内容检测装置，所述装置包括：
获取模块100，用于确定视频帧序列中目标视频帧对应的视频帧集合；
确定模块200，用于确定所述视频帧集合中的视频帧之间的差异图像；
重组模块300，用于根据所述差异图像，确定对应的所述目标视频帧的待检测图像；
检测模块400，用于对所述待检测图像进行检测，得到所述目标视频帧的检测结果。
可选地，所述确定视频帧序列中目标视频帧对应的视频帧集合的步骤包括：
确定待检测视频的视频帧序列；
基于视频帧序列的帧序，依次确定所述视频帧序列中的视频帧为目标视频帧，并确定所述目标视频帧对应的视频帧集合，直至所述目标视频帧为所述视频帧序列的最后一帧视频帧。
可选地，所述确定所述目标视频帧对应的视频帧集合的步骤包括：
根据所述待检测视频的视频帧率和时间域，确定所述视频帧集合的帧数；
根据所述帧数，选取包含目标视频帧的连续视频帧作为所述目标视频帧对应的视频帧集合。
可选地，所述根据所述差异图像，确定对应的所述目标视频帧的待检测图像的步骤包括：
确定所述差异图像的差异数据；
确定所述目标视频帧的背景数据；
根据所有的所述差异数据和所述背景数据，确定所述待检测图像。
可选地，所述确定所述目标视频帧的背景数据的步骤包括：
确定所述目标视频帧中预设类型的目标数据；
根据所述目标数据，确定所述背景数据。
可选地，所述确定所述视频帧集合中的视频帧之间的差异图像的步骤包括：
确定所述视频帧集合中每两帧视频帧之间的相似度；
若所述相似度小于预设阈值，则确定所述相似度小于预设阈值的两帧所述视频帧的图像信息和/或文字信息；
比对两帧所述视频帧的所述图像信息和/或所述文字信息，得到所述差异图像。
可选地，所述对所述待检测图像进行检测，得到所述目标视频帧的检测结果的步骤包括：
将所述待检测图像分别输入文字识别模型和图像分类模型，得到文字信息和图像信息；
根据所述文字信息和所述图像信息，确定所述目标视频帧的检测结果。
本发明还提供一种视频内容检测设备，所述视频内容检测设备包括存储器、处理器以及存储在所述存储器并可在所述处理器上执行的视频内容检测程序，所述视频内容检测程序被所述处理器执行时实现如上实施例所述的视频内容检测方法的各个步骤。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有视频内容检测程序，所述视频内容检测程序被处理器执行时实现如上实施例所述的视频内容检测方法的各个步骤。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、系统、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、系统、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、系统、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例系统可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个计算机可读存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，停车管理设备，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的系统。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (10)
1.一种视频内容检测方法，其特征在于，所述方法包括：
确定视频帧序列中目标视频帧对应的视频帧集合；
确定所述视频帧集合中的视频帧之间的差异图像；
根据所述差异图像，确定对应的所述目标视频帧的待检测图像；
对所述待检测图像进行检测，得到所述目标视频帧的检测结果。
2.如权利要求1所述的视频内容检测方法，其特征在于，所述确定视频帧序列中目标视频帧对应的视频帧集合的步骤包括：
确定待检测视频的视频帧序列；
基于视频帧序列的帧序，依次确定所述视频帧序列中的视频帧为目标视频帧，并确定所述目标视频帧对应的视频帧集合，直至所述目标视频帧为所述视频帧序列的最后一帧视频帧。
3.如权利要求2所述的视频内容检测方法，其特征在于，所述确定所述目标视频帧对应的视频帧集合的步骤包括：
根据所述待检测视频的视频帧率和时间域，确定所述视频帧集合的帧数；
根据所述帧数，选取包含目标视频帧的连续视频帧作为所述目标视频帧对应的视频帧集合。
4.如权利要求1所述的视频内容检测方法，其特征在于，所述根据所述差异图像，确定对应的所述目标视频帧的待检测图像的步骤包括：
确定所述差异图像的差异数据；
确定所述目标视频帧的背景数据；
根据所有的所述差异数据和所述背景数据，确定所述待检测图像。
5.如权利要求4所述的视频内容检测方法，其特征在于，所述确定所述目标视频帧的背景数据的步骤包括：
确定所述目标视频帧中预设类型的目标数据；
根据所述目标数据，确定所述背景数据。
6.如权利要求1所述的视频内容检测方法，其特征在于，所述确定所述视频帧集合中的视频帧之间的差异图像的步骤包括：
确定所述视频帧集合中每两帧视频帧之间的相似度；
若所述相似度小于预设阈值，则确定所述相似度小于预设阈值的两帧所述视频帧的图像信息和/或文字信息；
比对两帧所述视频帧的所述图像信息和/或所述文字信息，得到所述差异图像。
7.如权利要求1所述的视频内容检测方法，其特征在于，所述对所述待检测图像进行检测，得到所述目标视频帧的检测结果的步骤包括：
将所述待检测图像分别输入文字识别模型和图像分类模型，得到文字信息和图像信息；
根据所述文字信息和所述图像信息，确定所述目标视频帧的检测结果。
8.一种视频内容检测装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，用于确定视频帧序列中目标视频帧对应的视频帧集合；
确定模块，用于确定所述视频帧集合中的视频帧之间的差异图像；
重组模块，用于根据所述差异图像，确定对应的所述目标视频帧的待检测图像；
检测模块，用于对所述待检测图像进行检测，得到所述目标视频帧的检测结果。
9.一种视频内容检测设备，其特征在于，所述视频内容检测设备包括存储器、处理器以及存储在所述存储器并可在所述处理器上执行的视频内容检测程序，所述视频内容检测程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的视频内容检测方法的各个步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有视频内容检测程序，所述视频内容检测程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的视频内容检测方法的各个步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202211135260.0A CN115567736A (zh) | 2022-09-19 | 2022-09-19 | 视频内容检测方法、装置、设备和存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202211135260.0A CN115567736A (zh) | 2022-09-19 | 2022-09-19 | 视频内容检测方法、装置、设备和存储介质 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN115567736A true CN115567736A (zh) | 2023-01-03 |
Family
ID=84740126
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202211135260.0A Pending CN115567736A (zh) | 2022-09-19 | 2022-09-19 | 视频内容检测方法、装置、设备和存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN115567736A (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116188821A (zh) * | 2023-04-25 | 2023-05-30 | 青岛尘元科技信息有限公司 | 版权检测方法、系统、电子设备和存储介质 |
| CN116208802A (zh) * | 2023-05-05 | 2023-06-02 | 广州信安数据有限公司 | 视频数据多模态合规检测方法、存储介质和合规检测设备 |
-
2022
- 2022-09-19 CN CN202211135260.0A patent/CN115567736A/zh active Pending
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