公开(公告)号：CN117456431A

公开(公告)日：2024-01-26

申请号：CN202311799128.4

申请日：2023-12-26

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 陈丹伟 ,  林道阳 ,  纪翀 ,  罗圣美

IPC: G06V20/40 ,  G06V10/774 ,  G06V10/25 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及视频检索领域，尤其是涉及一种基于扩张卷积和密集连接的镜头边界检测方法。所述检测方法包括如下步骤：对视频进行预处理，将视频的帧转换为48×27像素大小，这样做计算量相对较小，可以加快模型的训练速度，并减少过拟合。对于训练集，训练脚本随机选择包含注释过渡的100帧序列。将处理后的帧序列输入训练好的神经网络模型；模型输出每一帧的镜头边界概率，根据设定的阈值得到镜头边界帧，用于分割镜头。本发明通过在视频帧上运用卷积神经网络，准确判定镜头边界，实现视频分割，有利于视频管理和检索。本发明所涉及方法综合运用扩张卷积、自注意力和密集连接等技术，强化了特征提取和传递，提高了镜头边界检测的准确性和效率。