自动抓取婴儿精彩视频集锦的方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术属于视频剪辑技术领域，解决了采用常规方法剪辑视频无法完成婴儿特定动作有针对性的剪辑，所导致用户体验效果差的技术问题，提供了一种自动抓取婴儿精彩视频集锦的方法、装置、设备及介质。该方法包括:提取婴儿视频中的含有婴儿肢体关键点的各帧目标图像，输出划分动作类别的动作图像集；然后计算各帧图像中婴儿肢体关键点的离散度，确定各动作的基准图像；根据基准图像抓取婴儿视频中的各动作，得到各类动作对应目标视频。本发明专利技术还包括用于执行上述方法的装置、设备及介质。本发明专利技术通过该方法可以精准抓取婴儿特定动作对应的视频，然后进行存储、查看，可以节约设备存储空间、提高视频的趣味性和用户体验效果。

【技术实现步骤摘要】
自动抓取婴儿精彩视频集锦的方法、装置、设备及介质
本专利技术涉及视频剪辑
，尤其涉及自动抓取婴儿精彩视频集锦的方法、装置、设备及介质。
技术介绍
随着计算机和网络技术的发展，电子设备的功能越来越多样化。通过视频剪辑手段将感兴趣的视频段拼接成新的视频越来越受用户喜爱。现有技术中，对于抓取婴儿精彩视频集锦的方法主要有如下几种：一种是采用背景建模的方法剔除掉无效背景，将动态场景组合成视频，这种方法优势在于速度快，但是剪辑效果太差，容易出现鬼影现象；另一种通过检测场景中的目标对象，将包含人物的图片作为关键帧抓取视频，这种方法抓取得到的视频无法得到有意义的信息，相对来说信息并不明确。因此造成用户体验效果差。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例提供了一种自动抓取婴儿精彩视频集锦的方法、装置、设备及介质，用以解决采用常规方法剪辑视频无法完成婴儿特定动作有针对性的剪辑，所导致用户体验效果差的技术问题。本专利技术采用的技术方案是：本专利技术提供了一种婴儿视频自动剪辑的方法，所述方法包括：S1：提取婴儿视频中的含有婴儿肢体关键点的各帧目标图像，输出划分动作类别的动作图像集；S2：计算所述动作图像集中各帧目标图像的婴儿肢体关键点的离散度，输出各类动作对应的基准图像；S3：基于各所述基准图像对所述婴儿视频中与各类动作对应的视频进行剪辑，输出目标视频。优选地，所述S1包括：S11：获取婴儿视频的帧率；S12：根据所述帧率将婴儿视频分解成对应的各帧图像；S13：对各帧所述图像进行婴儿肢体关键点检测，输出包含婴儿肢体关键点的各帧目标图像；S14：利用预置的动作分类模型对各帧目标图像进行分类，输出所述动作图像集。优选地，所述S14包括：S141：获取各帧目标图像的图像尺寸及目标图像中各婴儿肢体关键点对应的关键点坐标；S142：根据各所述图像尺寸，将与各所述图像尺寸对应的所述目标图像中的各所述关键点坐标进行标准化处理，得到各婴儿肢体关键点的标准化坐标值；S143：根据各帧目标图像中各婴儿肢体关键点的所述标准化坐标值，对各帧目标图像进行分类，输出所述动作图像集。优选地，所述S142包括：S1421：利用公式将各所述关键点坐标P(X,Y)转换为对应的浮点值；S1422：利用公式将各所述浮点值转换为对应的标准坐标值；其中，W为目标图像的宽度，L为目标图像的长度，X为肢体关键点的横坐标，Y为肢体关键点的纵坐标，X′为横坐标对应的浮点值，Y′为纵坐标对应的浮点值，X″为横坐标对应的标准坐标值，Y″为纵坐标对应的标准坐标值，q为各目标图像中对应动作包含的肢体关键点的总数量。优选地，所述S2包括：S21：对各帧目标图像进行分割，得到多张同尺寸的子图像；S22：获取各所述子图像的中心坐标及权重值；S23：根据各帧目标图像的各所述子图像的中心坐标和权重值，得到各帧目标图像的婴儿肢体关键点的离散值；S24：对比各类动作对应的各帧目标图像的离散值，输出各类动作对应的基准图像。优选地，所述S3包括：S31：获取各动作的时间长度和各所述基准图像的时刻先后顺序；S32：在所述基准图像的前和/或后对所述动作图像集进行抓取，得到所述时间长度的各动作子视频；S33：根据所述时刻先后顺序对各所述动作子视频进行拼接，输出所述目标视频。优选地，在所述S1之前还包括：S01：获取婴儿初始视频的初始颜色空间与HSV颜色空间的转换关系；S02：根据所述转换关系将所述婴儿初始视频转换为HSV颜色空间的所述婴儿视频。本专利技术还提供了一种自动抓取婴儿精彩视频集锦的装置，包括：图像数据检测模块：用于提取婴儿视频中的含有婴儿肢体关键点的各帧目标图像，输出划分动作类别的动作图像集；图像数据处理模块：用于计算所述动作图像集中各帧目标图像的婴儿肢体关键点的离散度，输出各类动作对应的基准图像；视频数据合成模块：用于基于各所述基准图像对所述婴儿视频中与各类动作对应的视频进行剪辑，输出目标视频。本专利技术还提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器、至少一个存储器以及存储在所述存储器中的计算机程序指令，当所述计算机程序指令被所述处理器执行时实现上述任一项所述的方法。本专利技术还提供了一种介质，其上存储有计算机程序指令，当所述计算机程序指令被处理器执行时实现上述任一项所述的方法。综上所述，本专利技术的有益效果如下：本专利技术提供的一种自动抓取婴儿精彩视频集锦的方法、装置、设备及介质，从婴儿视频中提取出包含有婴儿肢体关键点的各帧目标图像，并将各帧图像中的动作进行分类，得到动作图像集；然后计算各帧图像中婴儿肢体关键点的离散度，从而确定出各动作对应的基准图像；以各基准图像为基础对婴儿视频中的各类动作进行抓取，得到各类动作对应数量的图像帧组成的目标视频；通过该方法可以精准抓取婴儿特定动作对应的视频，然后进行存储、查看，可以节约设备存储空间、提高视频的趣味性和用户体验效果。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对本专利技术实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图，这些均在本专利技术的保护范围内。图1为本专利技术实施例1中自动抓取婴儿精彩视频集锦的方法的流程示意图；图2为本专利技术实施例1中获取动作图像集的流程示意图；图3为本专利技术实施例1中对婴儿肢体关键点坐标归一化处理的流程示意图；图4为本专利技术实施例1中获取婴儿肢体关键点的目标坐标值的流程示意图；图5为本专利技术实施例1中获取各动作的基准图像的流程示意图；图6为本专利技术实施例1中获取目标视频的流程示意图；图7为本专利技术实施例1中获取HSV颜色空间对应的婴儿视频的流程示意图；图8为本专利技术实施例2中自动抓取婴儿精彩视频集锦的装置的结构示意图；图9为本专利技术实施例3中的电子设备的结构示意图。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。在本专利技术的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本申请和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本专利技术的限制。而且，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本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种自动抓取婴儿精彩视频集锦的方法，其特征在于，所述方法包括：/nS1：提取婴儿视频中的含有婴儿肢体关键点的各帧目标图像，输出划分动作类别的动作图像集；/nS2：计算所述动作图像集中各帧目标图像的婴儿肢体关键点的离散度，输出各类动作对应的基准图像；/nS3：基于各所述基准图像对所述婴儿视频中与各类动作对应的视频进行剪辑，输出目标视频。/n

【技术特征摘要】
1.一种自动抓取婴儿精彩视频集锦的方法，其特征在于，所述方法包括：
S1：提取婴儿视频中的含有婴儿肢体关键点的各帧目标图像，输出划分动作类别的动作图像集；
S2：计算所述动作图像集中各帧目标图像的婴儿肢体关键点的离散度，输出各类动作对应的基准图像；
S3：基于各所述基准图像对所述婴儿视频中与各类动作对应的视频进行剪辑，输出目标视频。


2.根据权利要求1所述的自动抓取婴儿精彩视频集锦的方法，其特征在于，所述S1包括：
S11：获取婴儿视频的帧率；
S12：根据所述帧率将婴儿视频分解成对应的各帧图像；
S13：对各帧所述图像进行婴儿肢体关键点检测，输出包含婴儿肢体关键点的各帧目标图像；
S14：利用预置的动作分类模型对各帧目标图像进行分类，输出所述动作图像集。


3.根据权利要求2所述的自动抓取婴儿精彩视频集锦的方法，其特征在于，所述S14包括：
S141：获取各帧目标图像的图像尺寸及目标图像中各婴儿肢体关键点对应的关键点坐标；
S142：根据各所述图像尺寸，将与各所述图像尺寸对应的所述目标图像中的各所述关键点坐标进行标准化处理，得到各婴儿肢体关键点的标准化坐标值；
S143：根据各帧目标图像中各婴儿肢体关键点的所述标准化坐标值，对各帧目标图像进行分类，输出所述动作图像集。


4.根据权利要求3所述的自动抓取婴儿精彩视频集锦的方法，其特征在于，所述S142包括：
S1421：利用公式将各所述关键点坐标P(X,Y)转换为对应的浮点值；
S1422：利用公式将各所述浮点值转换为对应的标准坐标值；
其中，W为目标图像的宽度，L为目标图像的长度，X为肢体关键点的横坐标，Y为肢体关键点的纵坐标，X′为横坐标对应的浮点值，Y′为纵坐标对应的浮点值，X″为横坐标对应的标准坐标值，Y″为纵坐标对应的标准坐标值，q为各目标图像中对应动作包含的肢体关键点的总数量。


5.根据权利要求1至4任一项所述的自动...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈辉，熊章，杜沛力，张智，雷奇文，艾伟，胡国湖，
申请(专利权)人：武汉星巡智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：湖北;42