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申请/专利权人：新型显示与视觉感知石城实验室;东南大学
摘要：本发明公开了一种基于帧差卷积神经网络的视频重点区域分析方法，包括：利用SVM分类器对每个视频帧进行分类，确定视频帧所属类别；基于卷积神经网络和LSTM网络构建场景类别识别模型，用于对视频帧进行场景类别标记；根据场景类别设计热力图提取方案，对输入的图像数组数据生成灰度图作为热度权重；根据视频帧所属类别，利用热力图与加权矩阵相乘得到的结果，获取权值最大的区域作为截取部分的中心点；根据计算出的截取部分的中心点坐标对视频帧进行裁剪，将处理后的竖屏画面在前端进行显示。本发明能够准确地进行视频的裁剪，最后在前端显示出裁剪后视频画面的重点部分，提供更好的竖屏观看体验。
主权项：1.一种基于帧差卷积神经网络的视频重点区域分析方法，其特征在于，所述视频重点区域分析方法包括以下步骤：S1：对输入的连续视频帧进行帧差处理，利用SVM分类器对每个视频帧进行分类，确定视频帧所属类别；S2：基于卷积神经网络和LSTM网络构建场景类别识别模型，用于对视频帧进行场景类别标记；具体地，将不同类别的视频帧导入场景类别识别模型，采用卷积神经网络提取视频帧的图像特征，按照视频帧的采集时间构建图像特征时间序列，采用LSTM网络捕捉图像特征时间序列中的依赖性特征，根据图像特征时间序列中的依赖性特征得到视频帧的场景类别；S3：根据步骤S2得到的场景类别设计热力图提取方案，对输入的图像数组数据生成灰度图作为热度权重；S4：根据步骤S1确定的视频帧所属类别，利用热力图与加权矩阵相乘得到的结果，做垂直投影后获取值最大的点作为截取部分的坐标值；S5：根据计算出的中心点坐标对视频帧进行裁剪，将处理后的竖屏画面在前端进行显示。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 新型显示与视觉感知石城实验室 东南大学 一种基于帧差卷积神经网络的视频重点区域分析方法
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