(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 20221083413 0.X (22)申请日 2022.07.14 (71)申请人 中国民用航空飞行 学院 地址 618307 四川省德阳市广汉市南昌路 四段46号 (72)发明人 高大鹏　何志伟　马婷　 (74)专利代理 机构 成都东恒知盛知识产权代理 事务所 (特殊普通合伙) 51304 专利代理师 何健雄 (51)Int.Cl. G06V 20/40(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/74(2022.01) G06Q 50/20(2012.01)G06N 3/08(2006.01) G06N 3/04(2006.01) (54)发明名称 一种课件类 视频的课件提取方法和装置 (57)摘要 本发明涉及机器学习领域和多媒体技术领 域， 尤其涉及一种课件类视频的课件提取方法和 装置。 其中方法包括： 对课件类视频， 每间隔n个 视频帧读取1个视频帧， 其中n为正整数的变量或 常量； 判断读取的视频帧是否为课件帧； 在所述 视频帧为课件帧的条件下， 判断所述课件帧是否 符合预定 条件； 根据符合预定条件的课件帧对应 的课件帧信息组成的课件帧信息集合， 生成为电 子课件。 在本发 明提出的一种课件类视频的课件 提取方法和装置， 能够按一定的帧间隔读取视频 帧， 并将符合所述预定条件的课件帧构成的课件 帧信息集合， 将其生成为电子课件， 解决了一些 课件类视频课件难以获取的问题， 从而方便学习 者利用课件 对视频进行 更为高效的学习。 权利要求书2页 说明书8页 附图2页 CN 115424161 A 2022.12.02 CN 115424161 A 1.一种课件类视频的课件提取 方法， 其特 征在于， 包括如下步骤： 对课件类视频， 每间隔n个视频帧读取1个视频帧， 其中n 为正整数的变量或常量； 判断读取的视频帧是否为课件帧， 其中， 所述课件帧是在视频帧对应的图像中存在课 件的帧； 在所述视频帧为课件帧的条件下， 判断所述课件帧是否符合预定条件； 根据符合预定条件的课件帧对应的课件帧信 息组成的课件帧信 息集合， 生成为电子课 件。 2.根据权利要求1所述的课件类视频的课件提取方法， 其特征在于， 所述判断所述视频 帧是否为课件帧的步骤 包括： 使用机器学习技 术训练好的课件帧判别器进行判断； 所述判断视频帧是否符合预定条件的步骤包括： 计算所述课件帧与 所述课件帧相邻 视 频帧的相似度， 若所述相似度低于预 先设定的阈值， 则符合预定条件。 3.根据权利要求1所述的课件类视频的课件提取方法， 其特征在于， 所述生成为电子课 件的步骤 包括： 将符合预定条件的课件帧对应的课件帧信息构成课件帧信息集 合； 根据所述课件帧信息集 合中的课件帧信息， 获得 所述课件帧信息所包括的课件帧； 使用基于Pytho n的img2pdf库将所有所述课件帧对应的图片合成为P DF课件。 4.根据权利要求3所述的课件类视频的课件提取方法， 其特征在于， 所述的课件帧信 息 集合是由多个所述课件帧对应的所述课件帧信息构成的集 合， 集合可为空集； 所述课件帧信 息具体包括课件帧所属视频的相关属性、 课件帧自身和课件帧的语义信 息， 由这些信息之中一个或以上构成的信息， 称为课件帧信息 。 5.根据权利要求4所述的课件类视频的课件提取方法， 其特征在于， 所述课件帧所属视 频的相关属性包括： 帧率、 分辨 率、 视频比特率、 音频比特率、 视频文件大小和时长； 所述课件帧的语义信息为帧对应图像中的文字、 物体、 物体位置以及图像经过特征提 取后得到的语义信息 。 6.根据权利要求2所述的课件类视频的课件提取方法， 其特征在于， 在计算所述课件帧 与所述课件帧相邻视频帧的相似度中， 所述的计算相似度是计算 余弦相似度； 所述余弦相似度的计算 步骤具体如下： 读取需要计算的两个相邻视频帧， 获取到 视频帧对应的两张图片； 将两张图片转成128 ×256分辨率的图片； 再将两张图片转成灰度图； 将两张图片转换成32768维的向量， 设第一张图对应的向量为x， 第二张图的对应的向 量为y； 使用下式计算得到余弦相似度； 其中， cos( θ )代表x向量与y向量计算得到的余弦距 离， 取值范围为区间[0， 1]； xi代表向 量x中的第i个元素 的值， yi代表向量y中的第i个元素 的值， n取值范围为区间[0， 32767]中权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115424161 A 2的所有整数。 7.一种根据权利要求1 ‑6中任一项所述课件类视频课件提取方法的课件提取装置， 其 特征在于， 包括： 读取模块， 用于对课件类视频， 每间隔n个视频帧读取1个视频帧， 其中n为正整数的变 量或常量； 判断课件帧模块， 用于判断所述视频帧是否为课件帧； 判断模块， 用于在所述视频帧为课件帧的条件下， 判断所述课件帧是否符合预定条件； 课件生成模块， 用于根据符合预定条件的课件帧对应的课件帧信 息组成的课件帧信 息 集合， 生成为电子 课件。 8.根据权利要求7所述的课件类视频的课件提取装置， 其特征在于， 所述判断课件帧模 块判断视频帧是否为课件帧的步骤包括： 使用机器学习技术训练好的课件帧判别器进 行判 断； 所述判断模块判断视频帧是否符合预定条件的步骤包括： 计算所述课件帧与 所述课件 帧相邻视频帧的相似度， 若所述相似度低于预 先设定的阈值， 则符合预定条件。 9.根据权利要求7所述的课件类视频的课件提取装置， 其特征在于， 所述课件生成模块 生成课件的步骤 包括： 构成课件帧信息集 合； 根据所述课件帧信息集 合中的课件帧信息， 获得 所述课件帧信息所包括的课件帧； 使用基于Pytho n的img2pdf库将所有所述课件帧对应的图片合成为P DF课件。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115424161 A 3