(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 202210430592.5 (22)申请日 2022.04.22 (71)申请人 山东省计算中心 （国家超 级计算济 南中心） 地址 250000 山东省济南市经十路东首 科 学院路19号 (72)发明人 丁伟　张玮　周岩　史慧玲　 刘礼彬　郝昊　杜忠鑫　 (74)专利代理 机构 北京轻创知识产权代理有限 公司 11212 专利代理师 徐琪琦 (51)Int.Cl. G06V 20/40(2022.01) G06V 10/74(2022.01) (54)发明名称 一种移动视频的相似度计算方法和系统 (57)摘要 本发明公开了一种移动视频的相似度计算 方法和系统， 涉及数据挖掘领域。 该方法包括： 通 过视频帧数据模型计算第一视频帧的可视区域 和第二视频帧的可视区域的交集和并集， 根据交 集和并集计算出第一视频帧和第二视频帧之间 的预设系数， 根据预设系数确定最大公共视图相 似度， 将第一视频帧和第二视频帧分别转换成第 一视频帧序列和第二视频帧序列， 基于最长公共 子序列算法， 结合第一视频帧序列和第二视频帧 序列、 以最大公共视图相似度作为权值， 计算出 第一视频帧和素和第二视频帧的视频相似距离， 对视频相似距离进行归一化处理， 获得相似度 值， 实现了基于最大公共子视图测量移动视频的 相似度的识别和计算。 权利要求书3页 说明书13页 附图4页 CN 114973060 A 2022.08.30 CN 114973060 A 1.一种移动视频的相似度计算方法， 其特 征在于， 包括： S1， 通过视频帧数据模型计算第 一视频帧的可视区域和第 二视频帧的可视区域的交集 和并集； S2， 根据所述交集和所述并集计算出所述第 一视频帧和所述第二视频帧之间的预设系 数， 根据所述预设系数确定最大公共视图相似度； S3， 将所述第 一视频帧和所述第 二视频帧分别转换成第 一视频帧序列和第 二视频帧序 列； S4， 基于最长公共子序列算法， 结合所述第一视频帧序列和所述第 二视频帧序列、 以所 述最大公共视图相似度作为权值， 计算出所述第一视频帧和素和所述第二视频帧的视频相 似距离； S5， 对所述视频相似距离进行归一 化处理， 获得相似度值。 2.根据权利要求1所述的一种移动视频的相似度计算方法， 其特征在于， 还包括： 通过 预设方法对所述 最长公共子序列算法进行优化， 获得优化后的最长公共子序列算法； 所述S4具体包括： 基于所述优化后的最长公共子序列算法， 结合所述第 一视频帧序列和所述第 二视频帧 序列、 以所述最大公共视图相似度作为权值， 计算出所述第一视频帧和素和所述第二视频 帧的视频相似距离 。 3.根据权利要求2所述的一种移动视频的相似度计算方法， 其特征在于， 所述预设方法 包括： 基于最小边界段的最长公共子序列算法、 最小边界三角形 的最长公共子序列算法或 最小边界矩形的最长公共子序列算法。 4.根据权利要求1所述的一种移动视频的相似度计算方法， 其特征在于， 所述根据 所述 交集和所述并集计算出 所述第一视频帧和所述第二视频帧之间的预设系数 具体包括： 根据第一公式计算所述预设系数： 其中， View(fovi)表示第一视频第i个视频帧的可视区域， View(fovj)表示第二视频第 j 个视频帧的可视区域。 5.根据权利要求1或4所述的一种移动视频的相似度计算系统， 其特征在于， 所述S5具 体包括： 通过第二计算 公式对所述视频相似距离进 行归一化处理， 获得相似度值； 所述第二 计算公式为： 其中， LCVSδ(A， B)表示第一视频帧与第二视频的视频帧相似距离， A表示第一视频帧， B 表示第二视频帧， i表示所述第一视频的帧数， j表示所述第二视频的帧数， CVW(A ·fovi， B·fovj)表示所述第一视频帧和所述第二视频帧的可视区域相似度， fovi是以FoV模型表示 的所述第一视频帧的第i个视频帧的可视区域， fovj是以FoV模型表示的所述第二视频帧的权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114973060 A 2第j个视频帧的可视区域， Head(A)表 示所述第一视频帧的连续视频帧子序列， Head(B)表示 所述第二视频帧的连续视频帧子序列。 6.一种移动视频的相似度计算系统， 其特征在于， 包括： 交集并集计算模块、 视频帧相 似度计算模块、 视频序列模块、 视频序列相似度计算模块和相似度计算模块； 所述交集并集计算模块用于通过视频帧数据模型计算第一视频帧的可视区域和第二 视频帧的可视区域的交集和并集； 所述视频帧相似度计算模块用于根据所述交集和所述并集计算出所述第一视频帧和 所述第二视频帧之间的预设系数， 根据所述预设系数确定最大公共视图相似度： 所述视频序列模块用于将所述第一视频帧和所述第二视频帧分别转换成第一视频帧 序列和第二视频帧序列； 所述视频序列相似度计算模块用于基于最长公共子序列算法， 结合所述第 一视频帧序 列和所述第二视频帧序列、 以所述最大公共视图相似度作为权值， 计算出所述第一视频帧 和素和所述第二视频帧的视频相似距离； 所述相似度计算模块用于对所述视频相似距离进行归一 化处理， 获得相似度值。 7.根据权利要求6所述的一种移动视频的相似度计算系统， 其特征在于， 还包括： 优化 模块， 通过预设方法对所述最长公共子序列算法进行优化， 获得优化后的最长公共子序列 算法； 所述视频序列相似度计算模块具体用于基于所述优化后的最长公共子序列算法， 结合 所述第一视频帧序列和所述第二视频帧序列、 以所述最大公共视图相似度作为权值， 计算 出所述第一视频帧和素和所述第二视频帧的视频相似距离 。 8.根据权利要求7所述的一种移动视频的相似度计算系统， 其特征在于， 所述预设方法 包括： 基于最小边界段的最长公共子序列算法、 最小边界三角形 的最长公共子序列算法或 最小边界矩形的最长公共子序列算法。 9.根据权利要求6所述的一种移动视频的相似度计算系统， 其特征在于， 所述视频帧相 似度计算模块具体用于根据第一公式计算所述预设系数： 其中， View(fovi)表示第一视频第i个视频帧的可视区域， View(fovj)表示第二视频第 j 个视频帧的可视区域。 10.根据权利要求6或9所述的一种移动视频的相似度计算系统， 其特征在于， 所述相似 度计算模块具体用于通过第二计算公式对所述视频相似距离进行归一化处理， 获得相似度 值； 所述第二计算公式为： 其中， LCVSδ(A， B)表示第一视频帧与第二视频的视频帧相似距离， A表示第一视频帧， B 表示第二视频帧， i表示所述第一视频的帧数， j表示所述第二视频的帧数， CVW(A ·fovi，权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114973060 A 3