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龍圖騰網(wǎng)恭喜中國傳媒大學(xué)申請的專利一種基于縱橫池化的智能景別識別方法及裝置獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114898240B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-30發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202110104597.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/40；該發(fā)明授權(quán)一種基于縱橫池化的智能景別識別方法及裝置是由張亞娜;陳澤宇;楊成設(shè)計研發(fā)完成，并于2021-01-26向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于縱橫池化的智能景別識別方法及裝置在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種基于縱橫池化的智能景別識別方法及裝置，屬于視頻處理技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有技術(shù)只能識別單一寬高比的視頻幀的景別，且識別準(zhǔn)確率低的問題。該方法：將待識別視頻幀按照寬高比和預(yù)設(shè)高度進(jìn)行縮放；利用訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對縮放后的待識別視頻幀依次進(jìn)行卷積、縱向池化、橫向池化處理，獲得與景別類型對應(yīng)的六維向量，并根據(jù)六維向量獲得所述待識別視頻幀的景別預(yù)分類結(jié)果；獲取六維向量的分布特征，并基于該分布特征利用訓(xùn)練好的二分類器對待識別視頻幀進(jìn)行景別典型性分類；基于景別典型性分類結(jié)果和景別預(yù)分類結(jié)果獲得所述待識別視頻幀的景別識別結(jié)果，該方法能夠識別不同寬高比的視頻幀的景別，且識別準(zhǔn)確率高。

本發(fā)明授權(quán)一種基于縱橫池化的智能景別識別方法及裝置在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于縱橫池化的智能景別識別方法，其特征在于，包括以下步驟：將待識別視頻幀按照寬高比和預(yù)設(shè)高度進(jìn)行縮放，該寬高比為所述待識別視頻幀的寬高比；利用訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對縮放后的待識別視頻幀依次進(jìn)行卷積、縱向池化、橫向池化處理，獲得與景別類型對應(yīng)的六維向量，并根據(jù)所述六維向量獲得所述待識別視頻幀的景別預(yù)分類結(jié)果；獲取所述六維向量的分布特征，并基于該分布特征利用訓(xùn)練好的二分類器對所述待識別視頻幀進(jìn)行景別典型性分類；基于景別典型性分類結(jié)果和景別預(yù)分類結(jié)果獲得所述待識別視頻幀的景別識別結(jié)果；其中，所述利用訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對縮放后的所述待識別視頻幀依次進(jìn)行卷積、縱向池化、橫向池化處理，獲得與景別類型對應(yīng)的六維向量的步驟具體包括：利用訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對縮放后的待識別視頻幀進(jìn)行卷積處理，獲得所述待識別視頻幀的初始特征圖；從所述初始特征圖中提取每一通道對應(yīng)的子特征圖，所述子特征圖的數(shù)量與所述初始特征圖的通道數(shù)相同；對所述子特征圖的每一列向量分別進(jìn)行最大池化和平均池化處理以獲得第一子特征圖，遍歷每一所述子特征圖獲得每一通道對應(yīng)的第一子特征圖；對所述第一子特征圖的每一橫向量分別進(jìn)行全局最大池化處理以獲得第二子特征圖，遍歷每一所述第一子特征圖獲得每一通道對應(yīng)的第二子特征圖；根據(jù)每一通道對應(yīng)的第二子特征圖獲得待識別視頻幀的特征圖，并依次進(jìn)行全連接處理、歸一化處理，以獲得與景別類型對應(yīng)的六維向量。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人中國傳媒大學(xué)，其通訊地址為：100024 北京市朝陽區(qū)定福莊東街1號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。