一种基于语义理解的视频帧重要性排序方法

本发明涉及电数字数据处理技术领域，尤其涉及一种基于语义理解的视频帧重要性排序方法，其包括：获取待处理视频数据；利用预训练深度卷积神经网络提取帧内高层语义特征并生成对象关系图；通过多头自注意力时序编码器建模帧间长期语义依赖；基于上下文感知特征计算每帧重要性概率得分；依据得分降序排列并结合动态阈值筛选关键帧，形成重要性排序列表。本发明能够实现高精度、鲁棒的视频帧重要性评估，显著提升关键帧筛选准确性。