技术特征：
1.一种动作特征的放大方法，其特征在于，包括：从视频中提取标准图像帧和待处理图像帧；分别分离得到所述标准图像帧中的动作特征和所述待处理图像帧中的动作特征，其中，将所述标准图像帧中的动作特征记作标准动作特征，将所述待处理图像帧中的动作特征记作待处理动作特征；将所述标准动作特征和待处理动作特征输入操作神经网络，以得到放大后的待处理动作特征，其中，所述操作神经网络用于基于深度学习提取所述待处理动作特征相较于标准动作特征的差异部分，并按照预设放大倍数放大所述差异部分；将分离自所述待处理图像帧的视觉特征与所述放大后的待处理动作特征相融合，以得到放大后的待处理图像帧。2.根据权利要求1所述的放大方法，其特征在于，所述分别分离得到所述标准图像帧中的动作特征和所述待处理图像帧中的动作特征包括：分别将所述标准图像帧和待处理图像帧输入编码神经网络，以得到所述标准动作特征和待处理动作特征，其中，所述编码神经网络用于基于深度学习分离输入的图像帧中的动作特征。3.根据权利要求2所述的放大方法，其特征在于，所述编码神经网络还用于基于深度学习分离输入的图像帧中的视觉特征。4.根据权利要求2或3所述的放大方法，其特征在于，所述编码神经网络为全卷积网络。5.根据权利要求1所述的放大方法，其特征在于，所述将所述标准动作特征和待处理动作特征输入操作神经网络，以得到放大后的待处理动作特征包括：对所述标准动作特征和待处理动作特征进行减法处理，并基于深度学习对所述减法处理的结果进行特征提取，以得到所述差异部分；将所述预设放大倍数乘以所述差异部分，以得到放大后的差异部分；将所述放大后的差异部分与所述待处理特征动作相加，以得到所述放大后的待处理动作特征。6.根据权利要求5所述的放大方法，其特征在于，所述操作神经网络包括多层卷积层，至少用于对所述减法处理的结果进行卷积运算。7.根据权利要求1所述的放大方法，其特征在于，所述视频包括多帧待处理图像帧，在对所述多帧待处理图像帧中的动作特征进行放大期间，所述预设放大倍数保持不变。8.根据权利要求1所述的放大方法，其特征在于，所述视频包括多帧待处理图像帧，在对所述多帧待处理图像帧中动作特征进行放大期间，所述预设放大倍数是根据放大结果自适应性调整的，其中，所述放大效果是指已经处理完成的待处理图像帧中动作特征的放大结果。9.根据权利要求1所述的放大方法，其特征在于，所述将分离自所述待处理图像帧的视觉特征与所述放大后的待处理动作特征相融合，以得到放大后的待处理图像帧包括：将分离自所述待处理图像帧的视觉特征与所述放大后的待处理动作特征输入解码神经网络，以得到放大后的待处理图像帧，其中，所述解码神经网络用于基于深度学习融合输入的视觉特征和动作特征。10.根据权利要求9所述的放大方法，其特征在于，所述解码神经网络为全卷积网络。
11.根据权利要求1所述的放大方法，其特征在于，还包括：根据所述待处理图像帧中动作特征在放大前后的差异，确定所述待处理图像帧的运动强度；绘制所述视频中多帧待处理图像帧各自的运动强度相对于所述多帧待处理图像帧各自帧数的运动频率曲线；在显示窗口呈现所述运动频率曲线。12.根据权利要求11所述的放大方法，其特征在于，所述显示窗口还同步播放所述视频。13.根据权利要求11所述的放大方法，其特征在于，所述根据所述待处理图像帧中动作特征在放大前后的差异，确定所述待处理图像帧的运动强度包括：对所述待处理图像帧的放大后的待处理动作特征与所述待处理动作特征做减法处理，以得到净动作放大特征张量；基于所述净动作放大特征张量计算得到所述待处理图像帧的运动强度。14.根据权利要求13所述的放大方法，其特征在于，所述基于所述净动作放大特征张量计算得到所述待处理图像帧的运动强度包括：计算所述净动作放大特征张量的l2范数，其中，所述l2范数用于表征所述待处理图像帧中动作特征的放大量。15.根据权利要求1所述的放大方法，其特征在于，所述动作特征提取自所述视频中婴儿的呼吸动作。16.一种动作特征的放大装置，其特征在于，包括：提取模块，用于从视频中提取标准图像帧和待处理图像帧；动作特征分离模块，用于分别分离得到所述标准图像帧中的动作特征和所述待处理图像帧中的动作特征，其中，将所述标准图像帧中的动作特征记作标准动作特征，将所述待处理图像帧中的动作特征记作待处理动作特征；放大模块，用于将所述标准动作特征和待处理动作特征输入操作神经网络，以得到放大后的待处理动作特征，其中，所述操作神经网络用于基于深度学习提取所述待处理动作特征相较于标准动作特征的差异部分，并按照预设放大倍数放大所述差异部分；融合模块，用于将分离自所述待处理图像帧的视觉特征与所述放大后的待处理动作特征相融合，以得到放大后的待处理图像帧。17.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器运行时执行权利要求1至15任一项所述方法的步骤。18.一种终端，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有能够在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器运行所述计算机程序时执行权利要求1至15任一项所述方法的步骤。
技术总结
一种动作特征的放大方法及装置、存储介质、终端，所述方法包括：从视频中提取标准图像帧和待处理图像帧；分别分离得到所述标准图像帧中的标准动作特征和所述待处理图像帧中的待处理动作特征；将所述标准动作特征和待处理动作特征输入操作神经网络，以得到放大后的待处理动作特征，其中，所述操作神经网络用于基于深度学习提取所述待处理动作特征相较于标准动作特征的差异部分，并按照预设放大倍数放大所述差异部分；将分离自所述待处理图像帧的视觉特征与所述放大后的待处理动作特征相融合，以得到放大后的待处理图像帧。通过本发明方案能够减少由于放大导致的图像噪声，且整体处理过程简单而易于实现。处理过程简单而易于实现。处理过程简单而易于实现。
技术研发人员：李大文
受保护的技术使用者：上海小蚁科技有限公司
技术研发日：2020.08.12
技术公布日：2022/2/23