车次状态视频识别方法、装置、设备、介质和程序产品

本申请实施例涉及一种车次状态视频识别方法、装置、设备、介质和程序产品，涉及视频信息处理技术领域。该方法包括：通过预先训练的车次状态识别模型对目标监控视频中各帧序列图像进行逐帧推理，获得目标监控视频的各帧图像中车辆所处的状态，若目标监控视频中的当前视频帧之前出现同一车辆预测状态的次数达到预设阈值，将车辆预测状态确定为该当前帧图像中车辆所处的状态，并根据当前帧图像执行一次相应视频编辑，获得目标监控视频对应的至少一个完整车次状态视频片段。其中，车次状态识别模型是基于2D卷积神经网络结构学习视频时序特征训练得到的。采用本方法能够快速且便利地识别出完整的车次视频。