(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211394689.1 (22)申请日 2022.11.09 (71)申请人 安徽米娱科技有限公司 地址 230000 安徽省合肥市高新区长江西 路683号拓基城市广场金座C座1210- 1211室 (72)发明人 江学如　王岩岩　江峰　 (74)专利代理 机构 安徽思尔六知识产权代理事 务所(普通 合伙) 3424 4 专利代理师 闫啸 (51)Int.Cl. G06V 20/40(2022.01) G06V 10/28(2022.01) G06V 10/44(2022.01) (54)发明名称 一种视频关键帧智能提取系统 (57)摘要 本发明涉及视频关键帧处理技术领域， 公开 了一种视频关键帧智能提取系统， 包括： 帧提取 模块， 其用于从动漫视频中提取帧单元； 预处理 模块， 其对帧单元的图像进行二值化处理获得二 值图像； 轮廓处理模块， 其基于预处理模块获得 的二值图像处理获得帧单元的图像的轮廓， 一个 二值化图像包括一个以上的轮廓， 两个轮廓之间 不存在相 交的像素点； 序列生成模块， 其基于帧 单元的图像的轮廓将其映射到序列集合； 第一筛 选模块、 第二筛选模块和第三筛选模块基于预定 的策略基于轮廓从提取的帧单元中筛选关键帧； 本发明基于动漫视频的制作特点设计基于图像 轮廓的关键帧提取系统， 针对于动漫视频能够获 得优于基于内容的关键帧提取方法提取关键帧 的效果。 权利要求书3页 说明书7页 附图4页 CN 115457448 A 2022.12.09 CN 115457448 A 1.一种视频关键帧智能提取系统， 其特 征在于， 包括： 帧提取模块， 其用于从动漫视频中提取帧单 元； 预处理模块， 其对帧单 元的图像进行二 值化处理获得二 值图像； 轮廓处理模块， 其基于预处理模块获得的二值图像处理获得帧单元的图像的轮廓， 一 个二值化图像包括 一个以上的轮廓， 两个 轮廓之间不存在相交的像素点； 序列生成模块， 其基于帧单 元的图像的轮廓将其映射到序列集 合； 第一筛选模块， 其用于计算帧单元的图像的轮廓与帧单元的图像边框轮廓之间的距 离， 删除距离小于第一阈值的帧单 元的图像的轮廓， 生成第一轮廓集； 第二筛选模块， 其用于计算第一轮廓集内的轮廓的距离； 通过以下步骤 对第一轮廓集进行整理生成第二轮廓集： 步骤S101， 从第一轮廓集中生成第一中间集， 第一中间集中的轮廓与同一个第一中间 集中的一个以上的轮廓的距离小于第二阈值； 步骤S102， 对第一中间集进行处理， 第一中间集中属于一个动漫剧集的同一集， 并且时 间值的差值小于第三阈值的轮廓只保留其中一个， 所有第一中间集保留的轮廓的集合即为 第二轮廓集； 第三筛选模块， 其基于第二轮廓集生成内层轮廓集和外层轮廓集， 内层轮廓集的轮廓 所要满足的条件是： 对于内层轮廓集的一个A轮廓， A轮廓关联的帧单元的图像内存在两个以上的轮廓， 并 且在该图像内A轮廓的外 部存在一个以上的轮廓； 外层轮廓集的轮廓所要满足的条件是： 对于外层轮廓集的一个B轮廓， B轮廓关联的帧单元的图像内存在两个以上的轮廓， 并 且在该图像内B轮廓的外 部不存在轮廓； 第一帧单 元处理模块， 其 提取与第二轮廓集关联的帧单 元之后生成第一帧集； 从第一帧集中提取不包 含外层轮廓集和内层轮廓集的轮廓的帧单 元生成第二帧集； 从第一帧集中提取不属于第二帧集的帧单 元生成第三帧集； 从外层轮廓集中提取满足以下 条件的轮廓生成第三轮廓集： 外层轮廓集中与提取的轮廓的距离小于第六阈值的轮廓的数量大于第五阈值； 从内层轮廓集中提取与第三轮廓集的轮廓属于相同的帧单元的图像的轮廓生成第四 轮廓集； 从第四轮廓 集中生成小集合， 小集合中的轮廓与同一小集合的其他一个以上的轮廓的 距离小于第七阈值， 且小集 合中的轮廓与小集 合之外的轮廓的距离大于或等于第七阈值； 第四轮廓集中的每 个小集合中随机 选择一个 轮廓生成第五轮廓集； 从第三帧集中提取关联第五轮廓集的轮廓的帧单 元生成第四帧集； 关键帧生成模块， 其将第二帧集和第 四帧集取并集得到关键帧集， 关键帧集中的帧单 元即是所提取的关键帧。 2.根据权利要求1所述的一种视频关键帧智能提取系统， 其特征在于， 轮廓处理模块生 成帧单元的图像的轮廓时删除与帧单元的图像边框轮廓的距离小于基准阈值的轮廓， 基准 阈值小于第一阈值。 3.根据权利要求2所述的一种视频关键帧智能提取系统， 其特征在于， 序列生成模块预权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115457448 A 2先将帧单 元的图像边框轮廓映射到一个序列集 合。 4.根据权利要求1所述的一种视频关键帧智能提取系统， 其特征在于， 一个轮廓的序列 集合为A={a1,a2...an}； an表示轮廓的一个 像素。 5.根据权利要求1所述的一种视频关键帧智能提取系统， 其特征在于， 外层轮廓 集与内 层轮廓集之间不存在交集， 外层轮廓集与内层轮廓集的并集小于或等于第二轮廓集。 6.根据权利要求1所述的一种视频关键帧智能提取系统， 其特征在于， 第 二筛选模块对 第二轮廓集进行进一 步处理， 包括以下步骤： 步骤S201， 从第二轮廓集中生成第二中间集， 第二中间集中的轮廓与同一个第二中间 集中的一个以上的轮廓的距离小于第二阈值； 步骤S202， 对第二中间集进行处 理， 一个第二中间集中只保留一个 轮廓； 所有第二中间集中保留的轮廓的集 合作为新的第二轮廓集。 7.根据权利要求1所述的一种视频关键帧智能提取系统， 其特征在于， 步骤S102中的时 间值的差值小于1s。 8.根据权利要求1所述的一种视频关键帧智能提取系统， 其特征在于， 第 一筛选模块和 第二筛选模块计算轮廓的距离的方法包括： 计算两个 轮廓序列集 合的序列单 元之间的距离获得第一距离矩阵； 第一距离矩阵的元素uij表示一个轮廓的序列集合的第i个序列单元与另一个轮廓的序 列集合的第j个序列单 元的距离； 计算轮廓的距离的公式如下： 其中， n和m分别表示两个轮廓的序列集合 的序列单元的总数， dnm表示第一距离矩阵的 第n行第m列的元 素的值。 9.根据权利要求8所述的一种视频关键帧智能提取系统， 其特征在于， 一个轮廓的序列 集合的第i个序列单 元与另一个 轮廓的序列集 合的第j个序列单 元的距离的计算公式如下： 其中xi和yi为第i个序列单 元的两个坐标， xj和yj为第j个序列单 元的两个坐标； dij即为第一距离矩阵的元 素uij的值。 10.根据权利要求1所述的一种视频关键帧智能提取系统， 其特征在于， 还包括核心帧 提取模块， 其用于执 行以下步骤生成核心帧集： 步骤S301， 建立一个N*N矩阵， ， 其中R为关键帧集的关键帧的数量； 步骤S302， 从关键帧集中随机 选择N*N个关键帧作为矩阵的元 素； 步骤S303， 从关键帧集中随机选择一个不属于矩阵的元素的关键帧， 然后计算该关键 帧与矩阵元 素之间的相似度， 选择与其相似度最大的矩阵元 素作为中心元 素； 标记中心元 素以及矩阵中与中心元 素距离小于2的元 素为标记元 素； 矩阵的元 素的距离的计算公式如下： 权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115457448 A 3