申请/专利权人：黑龙江省邦盾科技有限公司

申请日：2024-04-22

公开（公告）日：2024-05-24

公开（公告）号：CN118075552A

主分类号：H04N21/44

分类号：H04N21/44;H04N21/442;H04N21/462;H04N21/845;G06T5/50

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.06.11#实质审查的生效;2024.05.24#公开

摘要：本申请提供了一种演播室视频特征图像增强处理方法，本发明涉及演播室视频图像处理与传输技术领域，该方法应用于演播室环境下采集的视频图像传输与增强。本发明允许多个摄像头采集的视频直接发送给用户，能够识别和跟踪视频中的目标，从而在多个视频流中找到含有相同目标的片段，并将这些片段提供给用户进行切换播放。本发明还包含了一种连续帧融合的图像增强，该方法能够在保证计算精度的同时显著提高计算效率，用以解决视频中目标跟踪和识别过程中可能出现的模糊和遮挡问题。通过选择性地融合关键特征，算法减少了不必要的计算负担，保持了实时性，同时也确保了目标识别和跟踪的准确性。

主权项：1.一种演播室视频特征图像增强处理方法，其特征在于，所述处理方法包括以下步骤：S1：获取演播室中多个拍摄设备采集得到的视频图像；S2：客户端接收所述视频图像，并对播放视频进行人像检测，所述人像检测采用特征图增强的算法；S3：用户对人像检测结果进行选择，得到目标人像，基于所述目标人像对多视频图像进行所述目标人像追踪；S4:根据追踪结果进行视频图像切换播放；所述特征图增强的算法采用图像增强网络中的图像融合网络实现，图像融合网络的输入为候选特征图{F1，F2，……，Fk}和当前帧特征图{C1，C2……，Cm}，对于第j个当前帧特征图Cj，,m表示当前帧特征图总数，进行高维特征映射变换： 其中，表示对第j个当前特征图Cj进行第h次高维特征映射变换，表示对第j个当前特征图Cj进行第h次高维特征映射变换T所对应的高维转换矩阵，，H表示进行变换次数；对于第i个候选特征图Fi，,k表示共有k个候选特征图，进行高维特征映射变换和高维内容映射变换： 其中，表示对第i个候选特征图Fi进行第h次高维特征映射变换，表示对第i个候选特征图Fi进行第h次高维特征映射变换S所对应的高维特征变换矩阵，表示对第i个候选特征图Fi进行第h次高维内容映射变换，表示对第i个候选特征图Fi进行第h次高维内容变换N所对应的矩阵；计算高维特征映射变换后的第j个当前帧特征图Cj与第i个候选特征图Fi之间的近似度： 其中，表示第j个当前帧特征图Cj与第i个候选特征图Fi之间在第h次变换后的相似度；（）T表示转置计算，K=（Column（Fi））H，Column（Fi）表示对第i个候选特征图Fi向量化后的列数；计算转换权重图； 其中，表示在第h次变换下第j个转换权重图；第j个特征图Cj融合后的新特征图: Wo表示输出转换矩阵，LayerNorm表示归一化处理；所述基于所述目标人像对多视频图像进行所述目标人像追踪包括：S31：在终端展示画面检测结果，当用户选择其中任一检测结果后，对该检测结果所在的目标区域进行特征提取得到目标结果向量；S32：对终端收到的其他视频图像分割成帧，按照预设频率进行关键帧提取，并进行特征提取，得到待确定目标向量；S33：将步骤S31得到的目标结果向量与步骤S32得到的待确定目标向量进行相似度比对，相似度超过设定阈值的情况下标记该帧包含目标；S34：对包含目标的关键帧进行前后连续帧提取，检测目标结果，并标记所有包含目标的视频帧。

全文数据：

权利要求：

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