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申请/专利权人：深圳市视壮科技有限公司

摘要：本发明提供一种机顶盒节目搜索方法及系统，该方法包括：将获取到的待搜索图像分割为预设数量的子搜索图像，识别出每一张子搜索图像中的第一目标特征点；确定出每一张子搜索图像中第一目标特征点的中心特征点，根据每一张子搜索图像的中心特征点，确定待搜索图像的第二目标特征点；以第二目标特征点为中心，剔除每一张子搜索图像中第一目标特征点的异常特征点，得到每一张子搜索图像的最终特征点，将每一张子搜索图像的最终特征点进行拼接合成，得到目标搜索图像；根据目标搜索图像在机顶盒节目库中进行节目搜索，得到待播放机顶盒节目列表。本发明通过一张图像即可搜索出待播放机顶盒节目列表，提高了机顶盒节目搜索的多样性和用户体验感。

主权项：1.一种机顶盒节目搜索方法，其特征在于，包括：将获取到的待搜索图像分割为预设数量的子搜索图像，并识别出每一张子搜索图像中的第一目标特征点；确定出每一张子搜索图像中第一目标特征点的中心特征点，并根据每一张子搜索图像中第一目标特征点的中心特征点，确定所述待搜索图像的第二目标特征点；以所述第二目标特征点为中心，剔除每一张子搜索图像中第一目标特征点的异常特征点，得到每一张子搜索图像的最终特征点，并将每一张子搜索图像的最终特征点进行拼接合成，得到目标搜索图像；根据所述目标搜索图像在机顶盒节目库中进行节目搜索，得到待播放机顶盒节目列表；其中，所述识别出每一张子搜索图像中的第一目标特征点，包括：对每一张子搜索图像进行粗识别，确定每一张子搜索图像的形状信息，以及确定每一张子搜索图像中任一待处理特征点的位置信息；根据每一张子搜索图像的形状信息以及每一张子搜索图像中任一待处理特征点的位置信息进行特征关联程度评估，确定每一张子搜索图像中任一待处理特征点的第一特征有效评估值；根据每一张子搜索图像的形状信息以及每一张子搜索图像中任一待处理特征点的位置信息进行特征贡献程度评估，确定每一张子搜索图像中任一待处理特征点的第二特征有效评估值；根据每一张子搜索图像中任一待处理特征点的第一特征有效评估值和第二特征有效评估值，识别出每一张子搜索图像中的第一目标特征点；所述根据每一张子搜索图像中第一目标特征点的中心特征点，确定所述待搜索图像的第二目标特征点，包括：获取每一张子搜索图像中第一目标特征点的中心特征点的特征点坐标，并基于相邻两个的中心特征点的特征点坐标，计算出多个联合特征点坐标；将所有联合特征点坐标中的横坐标求平均值并向上取整，将所有联合特征点坐标中的纵坐标求平均值并向下取整，得到目标特征点坐标，并根据所述目标特征点坐标确定所述第二目标特征点；所述以所述第二目标特征点为中心，剔除每一张子搜索图像中第一目标特征点的异常特征点，得到每一张子搜索图像的最终特征点，包括：确定每一张子搜索图像中第一目标特征点的任一特征点与第二目标特征点之间的特征点距离差值；根据每一张子搜索图像中第一目标特征点的任一特征点的特征点距离差值，确定出每一张子搜索图像中第一目标特征点的异常特征点，并将每一张子搜索图像中第一目标特征点的异常特征点进行剔除，得到每一张子搜索图像的最终特征点；所述根据每一张子搜索图像中第一目标特征点的任一特征点的特征点距离差值，确定出每一张子搜索图像中第一目标特征点的异常特征点，包括：若确定每一张子搜索图像中第一目标特征点的任一特征点的特征点距离差值小于第一预设差值，或者大于第二预设差值，则将每一张子搜索图像中第一目标特征点的任一特征点，确定为每一张子搜索图像中第一目标特征点的异常特征点；所述第二预设差值大于所述第一预设差值；所述根据每一张子搜索图像中第一目标特征点的任一特征点的特征点距离差值，确定出每一张子搜索图像中第一目标特征点的异常特征点，包括：若确定每一张子搜索图像中第一目标特征点的任一特征点的特征点距离差值大于第一预设差值且小于第二预设差值，则确定每一张子搜索图像中第一目标特征点的任一特征点的离散程度；若确定每一张子搜索图像中第一目标特征点的任一特征点的特征离散程度大于预设离散程度，则将每一张子搜索图像中第一目标特征点的任一特征点，确定为每一张子搜索图像中第一目标特征点的异常特征点；或，若确定每一张子搜索图像中第一目标特征点的任一特征点的特征离散程度小于或者等于所述预设离散程度，则确定每一张子搜索图像中第一目标特征点的任一特征点，在第一邻域图像的第一特征关联值，以及在第一邻域图像的第二特征关联值；每一张子搜索图像第一邻域图像为每一张子搜索图像的上游相邻图像，每一张子搜索图像第二邻域图像为每一张子搜索图像的下游相邻图像；若确定每一张子搜索图像中第一目标特征点的任一特征点的第一特征关联值小于预设关联值且第二特征关联值小于所述预设关联值，则将每一张子搜索图像中第一目标特征点的任一特征点，确定为每一张子搜索图像中第一目标特征点的异常特征点。

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