CN108718417B - 直播间预览图标的生成方法、装置、服务器及存储介质 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例公开了一种直播间预览图标的生成方法、装置、服务器及存储介质。该方法包括：获取与直播视频流对应的多个视频帧；将各所述视频帧分别输入至兴趣帧识别模型中，得到多张待合成视频帧；将所述多张待合成视频帧按照视频流时间顺序进行拼接，形成与所述直播视频流对应的短视频；根据所述短视频生成与所述直播视频流的直播间对应的动态预览图标，并在设定直播平台上显示所述动态预览图标。本发明实施例提供的直播间预览图标的生成方法，将满足兴趣度条件的视频帧进行拼接与视频流对应的动态预览图标，并在设定直播平台上显示所述动态预览图标，使得用户通过动态预览图标获知当前直播视频的内容，提高直播间预览图标的可靠性。

Description

直播间预览图标的生成方法、装置、服务器及存储介质
技术领域
本发明实施例涉及互联网直播技术领域，尤其涉及一种直播间预览图标的生成方法、装置、服务器及存储介质。
背景技术
随着网络技术的快速发展，移动直播技术已经成为时下的社会热点之一。用户可以通过终端设备中的直播软件做直播，通过直播的方式介绍一款产品、分享当前所处的旅游景点或者一种料理的制作过程等。
现有技术中，直播视频的预览图标以静态图片的形式展示，不能准确反映当前直播流的内容，用户需要点击静态图标进入直播间观看一定时间的视频才能获知视频内容，若用户对当前直播内容不感兴趣，则要退出当前直播间重新查找其他直播间，使得用户花费较多时间才能查找到感兴趣的直播内容，而且增加直播平台的流量消耗，可靠性不高。
发明内容
本发明实施例提供一种直播间预览图标的生成方法、装置、服务器及存储介质，可以准确反映直播视频的内容，提高预览图标的可靠性。
第一方面，本发明实施例提供了一种直播间预览图标的生成方法，该方法包括：
获取与直播视频流对应的多个视频帧；
将各所述视频帧分别输入至兴趣帧识别模型中，得到多张待合成视频帧；其中，所述兴趣帧识别模型用于在输入的视频帧中识别出满足兴趣度条件的视频帧；
将所述多张待合成视频帧按照视频流时间顺序进行拼接，形成与所述直播视频流对应的短视频；
根据所述短视频生成与所述直播视频流的直播间对应的动态预览图标，并在设定直播平台上显示所述动态预览图标。
进一步地，获取与直播视频流对应的多个视频帧，包括：
确定所述直播视频流从设定时间起点开始是否已经连续播放设定时长；
若是，在所述直播视频流中，获取由所述时间起点以及所述时长确定的时间段内的多个视频帧，并根据所述时间段的时间终点，更新所述时间起点；
在根据所述短视频生成与所述直播视频流的直播间对应的动态预览图标，并在设定直播平台上显示所述动态预览图标之后，还包括：
返回执行确定所述直播视频流从设定时间起点开始是否已经连续播放设定时长的操作，直至满足结束获取条件；
或者，获取与直播视频流对应的多个视频帧，包括：
确定直播视频流中用户反馈参数达到设定阈值的时间点；
获取所述时间点之前第二预设时长内直播视频流对应的多个视频帧和/或所述时间点之后第三预设时长内直播视频流对应的多个视频帧。
进一步地，在获取与直播视频流对应的多个视频帧之前，还包括：
在检测到与所述直播视频流对应的直播间建立请求时，建立所述直播间的初始预览图标，并在所述直播平台上显示所述直播间的所述初始预览图标；所述初始预览图标包括静态预览图标或动态预览图标；
根据所述短视频生成与所述直播视频流的直播间对应的动态预览图标，并在设定直播平台上显示所述动态预览图标，具体包括：
根据所述短视频生成与所述直播视频流的直播间对应的动态预览图标作为更新图标；
使用所述更新图标替换所述设定直播平台中当前显示的与所述直播间对应的初始预览图标；或者，若所述设定直播平台中当前显示的与所述直播间对应的动态预览图标不是初始预览图标，则将所述更新图标和所述设定直播平台中当前显示的与所述直播间对应的动态预览图标进行合并，形成新的动态预览图标进行显示。
进一步地，在将各所述视频帧分别输入至兴趣帧识别模型中，得到多张待合成视频帧之前，还包括：
获取标注有兴趣度标签的多张视频帧样本；
使用所述多张视频帧样本，对设定深度学习模型进行训练，得到所述兴趣帧识别模型；其中，所述兴趣度标签包括感兴趣标签和非感兴趣标签。
进一步地，不同类型的直播内容对应不同类型的兴趣帧识别模型。
进一步地，在根据所述短视频生成与所述直播视频流的直播间对应的动态预览图标，并在设定直播平台上显示所述动态预览图标之后，还包括：
如果检测到用户选择所述动态预览图标，则将与所述动态预览图标对应的所述直播视频流提供给所述用户进行观看。
第二方面，本发明实施例还提供了一种直播间预览图标的生成装置，该装置包括：
视频帧获取模块，用于获取与直播视频流对应的多个视频帧；
待合成视频帧获取模块，用于将各所述视频帧分别输入至兴趣帧识别模型中，得到多张待合成视频帧；其中，所述兴趣帧识别模型用于在输入的视频帧中识别出满足兴趣度条件的视频帧；
短视频生成模块，用于将所述多张待合成视频帧按照视频流时间顺序进行拼接，形成与所述直播视频流对应的短视频；
动态预览图标生成模块，用于根据所述短视频生成与所述直播视频流的直播间对应的动态预览图标，并在设定直播平台上显示所述动态预览图标。
进一步地，视频帧获取模块，还用于：
确定所述直播视频流从设定时间起点开始是否已经连续播放设定时长；
若是，在所述直播视频流中，获取由所述时间起点以及所述时长确定的时间段内的多个视频帧，并根据所述时间段的时间终点，更新所述时间起点；
还包括：返回执行确定所述直播视频流从设定时间起点开始是否已经连续播放设定时长的操作，直至满足结束获取条件。
第三方面，本发明实施例还提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如本发明实施例所述的直播间预览图标的生成方法。
第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本发明实施例所述的直播间预览图标的生成方法。
本发明实施例，首先获取与直播视频流对应的多个视频帧，然后将各视频帧分别输入至兴趣帧识别模型中，得到多张待合成视频帧，再然后将多张待合成视频帧按照视频流时间顺序进行拼接，形成与直播视频流对应的短视频，最后根据短视频生成与直播视频流的直播间对应的动态预览图标，并在设定直播平台上显示动态预览图标。本发明实施例提供的直播间预览图标的生成方法，将满足兴趣度条件的视频帧进行拼接形成短视频，根据短视频生成与视频流对应的动态预览图标，并在设定直播平台上显示所述动态预览图标，使得用户通过动态预览图标获知当前直播视频的内容，提高直播间预览图标的可靠性。
附图说明
图1是本发明实施例一中的一种直播间预览图标的生成方法的流程图；
图2是本发明实施例一中的另一种直播间预览图标的生成方法的流程图；
图3是本发明实施例二中的一种直播间预览图标的生成方法的流程图；
图4是本发明实施例三中的一种直播间预览图标的生成方法的流程图；
图5是本发明实施例四中的一种直播间预览图标的生成装置的结构示意图；
图6是本发明实施例五中的一种计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
实施例一
图1为本发明实施例一提供的一种直播间预览图标的生成方法的流程图，本实施例可适用于生成直播间预览图标的情况，该方法可以由直播间预览图标的生成装置来执行，该装置可由硬件和/或软件组成，并一般可集成在电脑、服务器以及所有包含直播间预览图标生成功能的终端中。如图1所示，该方法具体包括如下步骤。
步骤110，获取与直播视频流对应的多个视频帧。
其中，直播视频流可以是当前正在直播平台中直播的视频流或者直播完成后形成的完整视频流。
若直播视频流是直播完成后的完整视频流，获取与直播视频流对应的多个视频帧的方式可以是，将完整视频流或者完整视频流中的设定视频片段输入视频处理软件中，利用视频处理软件对视频流中包含的视频帧进行提取，获得视频流对应的多个视频帧。
若直播视频流是当前正在直播平台中直播的视频流，可选的，获取与直播视频流对应的多个视频帧可通过下述方式实施：确定直播视频流从设定时间起点开始是否已经连续播放第一设定时长；若是，在直播视频流中，获取由时间起点以及时长确定的时间段内的多个视频帧，并根据时间段的时间终点，更新时间起点。
其中，设定时间起点可以是直播开始时的时间起点或者直播开始后一定时长对应的时间点。直播开始时的时间起点可记为0分0秒，一定时长可以设置为10秒-30秒之间的任意时间，例如将直播开始后10秒设置为时间起点。第一设定时长可以设置为3-5分钟之间的任意时间。
本实施例中，主播在直播平台中做直播时，对当前直播视频流进行实时检测，当直播视频流从设定时间起点开始已经连续播放第一设定时长，则获取由时间起点及第一设定时长确定的时间段内的视频流，并提取该时间段的视频流包含的多个视频帧。同时，将时间段的时间终点更新为时间起点。示例性的，假设设定时间起点设置为0分0秒，设定时长设置为3分钟，当直播播放到第3分钟时，将0-3分钟之间的视频流中包含的视频帧提取出来，同时将3分0秒更新为下一次提取视频帧的时间起点。
可选的，获取与直播视频流对应的多个视频帧，还可通过下述方式实施：确定直播视频流中用户反馈参数达到设定阈值的时间点；获取时间点之前第二预设时长内直播视频流对应的多个视频帧和/或时间点之后第三预设时长内直播视频流对应的多个视频帧。
其中，用户反馈参数可以是当前观看直播流的观众刷礼物的数量或者发送弹幕的数量。设定阈值可以是设置为200-300之间的任意值，例如，设置为300。第二设定时长和第三设定时长可以设置为1-3分钟之间的任意时间，第二设定时长和第三设定时长可以相同也可以不同。
本实施例中，确定直播视频流中用户反馈参数达到设定阈值的时间点的方式可以是，利用图像识别技术对直播画面中显示用户反馈参数的区域进行实时识别，当用户反馈参数达到设定阈值时，记录当前的时间点；或者实时从后台服务器获取用户反馈参数，当用户反馈参数达到设定阈值时，记录当前的时间点。示例性的，假设设定阈值设置为300，用户反馈参数为观众刷礼物的数量，当直播视频流中观众刷礼物的数量达到300时，对应的时间点为10分20秒，且第二设定时长为1分钟，第三设定时长1.5分钟，则获取直播视频流中9分20秒-11份50秒之间的直播视频流对应的视频帧。
步骤120，将各视频帧分别输入至兴趣帧识别模型中，得到多张待合成视频帧。
其中，兴趣帧识别模型用于在输入的视频帧中识别出满足兴趣度条件的视频帧。兴趣度条件可以包括感兴趣和非感兴趣。兴趣帧识别模型可以是基于设定深度学习模型，通过大量标注有兴趣度标签的样本进行不断训练而获得的模型。
具体的，兴趣帧识别模型的工作原理可以是，当输入视频帧时，兴趣帧模型对输入的视频帧进行图像识别，对识别到的图像信息进行分析，判断输入视频帧包含的图像信息是否满足兴趣度条件，若满足，则将该视频帧输出，若不满足，则将该视频帧丢弃。本实施例中，将获得的各视频帧分别输入至兴趣帧识别模型后，兴趣帧识别模型分别对各视频帧进行图像识别及图像分析，将符合满足兴趣度条件的视频帧输出，不满足兴趣度条件的视频帧丢弃。
步骤130，将多张待合成视频帧按照视频流时间顺序进行拼接，形成与直播视频流对应的短视频。
本实施例中，当获得多张待合成视频帧后，按照视频流顺序将多张待合成视频帧进行拼接，形成与直播视频流对应的短视频。示例性的，将直播视频流中多张视频帧输入至兴趣帧识别模型，获得50张满足兴趣度条件的视频帧，将这50张视频帧按照时间戳的先后顺序进行拼接，获得该待处理视频对应的短视频。可选的，在本应用场景下，将直播视频流中多张视频帧输入至兴趣帧识别模型后，存在获取不到满足兴趣度条件的视频帧的情况。
步骤140，根据短视频生成与直播视频流的直播间对应的动态预览图标，并在设定直播平台上显示动态预览图标。
其中，动态预览图标可以是短视频或者GIF图。根据短视频生成与直播视频流的直播间对应的动态预览图标的方式可以是，将短视频直接确定为动态预览图标，或者对短视频进行处理，将短视频中的音频滤掉形成GIF图，将GIF图确定为动态预览图标。在设定直播平台上显示动态预览图标的方式可以是，获取直播视频流的直播间在设定直播平台上的位置，在直播间所在的位置添加并显示动态预览图标。
本实施例的技术方案，首先获取与直播视频流对应的多个视频帧，然后将各视频帧分别输入至兴趣帧识别模型中，得到多张待合成视频帧，再然后将多张待合成视频帧按照视频流时间顺序进行拼接，形成与直播视频流对应的短视频，最后根据短视频生成与直播视频流的直播间对应的动态预览图标，并在设定直播平台上显示动态预览图标。本发明实施例提供的直播间预览图标的生成方法，将满足兴趣度条件的视频帧进行拼接形成短视频，根据短视频生成与视频流对应的动态预览图标，并在设定直播平台上显示所述动态预览图标，使得用户通过动态预览图标获知当前直播视频的内容，提高直播间预览图标的可靠性。
可选的，在获取与直播视频流对应的多个视频帧之前，还包括如下步骤：在检测到与直播视频流对应的直播间建立请求时，建立直播间的初始预览图标，并在直播平台上显示直播间的初始预览图标。
其中，初始预览图标可以包括静态预览图标或动态预览图标。静态预览图标可以是直播视频流中的任意一视频帧或者直播视频流对应主播预先上传的图片等，例如，可以是直播视频流的第一帧视频帧。动态预览图标可以是主播上一次直播视频流中的满足兴趣度条件的视频帧形成的动态预览图标，或者主播的历史直播视频流中评分最高的直播视频流中满足兴趣度条件的视频帧形成的动态预览图标。本应用场景下，与直播视频流对应的直播间建立请求的过程可以是，主播登录直播平台后，进入主播所在的直播间，打开录制直播内容的终端的摄像头，并点击开始直播的按钮。
相应的，根据所述短视频生成与所述直播视频流的直播间对应的动态预览图标，并在设定直播平台上显示所述动态预览图标，可通过下述方式实施：根据短视频生成与直播视频流的直播间对应的动态预览图标作为更新图标；使用更新图标替换设定直播平台中当前显示的与直播间对应的初始预览图标。或者，若所述设定直播平台中当前显示的与所述直播间对应的动态预览图标不是初始预览图标，则将更新图标和设定直播平台中当前显示的与直播间对应的动态预览图标进行合并，形成新的动态预览图标进行显示。
具体的，将短视频生成的动态预览图标确定为更新图标，若直播间当前显示的预览图标为初始预览图标，则使用更新图标替换初始预览图标。若直播间当前显示的动态预览图标不是初始预览图标，则将更新图标与当前动态预览图标进行合并，形成新的动态预览图标进行显示。其中，更新图标与当前动态预览图标合并的方式可以是，以当前动态预览图标的位置在前，更新图标的位置在后的方式进行合并。
本实施例中，利用更新图标对直播间的预览图标进行实时更新，可以使预览图标实时的反映当前直播间直播视频的内容，从而提高预览图标的可靠性。
可选的，在根据短视频生成与直播视频流的直播间对应的动态预览图标，并在设定直播平台上显示动态预览图标之后，还包括如下步骤：返回执行确定直播视频流从设定时间起点开始是否已经连续播放设定时长的操作，直至满足结束获取条件。
本应用场景下，此处的设定时间起点为更新后的时间起点。结束获取条件可以是获取到直播视频的最后一帧视频帧。具体的，当直播视频流从更新后的时间起点开始已经连续播放设定时长，则获取由更新后的时间起点和设定时长确定的时间段内的多个视频帧，并将各视频帧输入至兴趣帧识别模型中，得到多张待合成视频帧，将多张待合成视频帧按照视频流时间顺序进行拼接，形成与直播视频流对应的短视频，根据短视频生成与直播视频流的直播间对应的动态预览图标。
本实施例的技术方案，每当直播视频流从设定时间起点开始连续播放设定时长，获取该时间段内的视频流，并提取视频流满足兴趣度条件的视频帧，并生成动态预览图标，使得预览图标实时反映直播视频的内容，提高预览图标的实时性及准确性。
可选的，图2为本发明实施例一提供的另一种直播间预览图标的生成方法的流程图，作为对上述实施例的进一步解释，该方法包括如下步骤。
步骤210，在检测到与直播视频流对应的直播间建立请求时，建立直播间的初始预览图标，并在直播平台上显示直播间的初始预览图标。
步骤220，确定直播视频流从设定时间起点开始是否已经连续播放设定时长。
步骤230，在直播视频流中，获取由时间起点以及时长确定的时间段内的多个视频帧，并根据时间段的时间终点，更新时间起点。
步骤240，将各视频帧分别输入至兴趣帧识别模型中，得到多张待合成视频帧。
步骤250，将多张待合成视频帧按照视频流时间顺序进行拼接，形成与直播视频流对应的短视频。
步骤260，根据短视频生成与直播视频流的直播间对应的动态预览图标作为更新图标。并返回执行步骤220。
步骤270，使用更新图标替换设定直播平台中当前显示的与直播间对应的初始预览图标。
步骤280，若所述设定直播平台中当前显示的与所述直播间对应的动态预览图标不是初始预览图标，则将更新图标和设定直播平台中当前显示的与直播间对应的动态预览图标进行合并。
本实施例的技术方案，与直播间建立请求时，首先创建初始预览图标进行显示，随着直播的进行，每当直播视频流从设定时间起点开始连续播放设定时长，开始连续播放设定时长，获取该时间段内的视频流，并生成更新图标，利用更新图标实时更新当前的预览图标。使得预览图标实时反映直播视频的内容，提高预览图标的实时性及准确性。
实施例二
图3为本发明实施例二提供的一种直播间预览图标的生成方法的流程图，以上述实施例为基础，如图3所示，该方法包括如下步骤。
步骤310，获取标注有兴趣度标签的多张视频帧样本。
其中，兴趣度标签包括感兴趣标签和非感兴趣标签。视频帧可以从直播平台中的各直播视频中提取，视频帧样本可以由大量的直播视频中的视频帧组成。本实施例中，获取标注有兴趣度标签的多张视频帧样本的过程可以是，从直播平台中搜索各视频类别下的多个直播视频，然后从多个直播视频中分别提取多张视频帧，对提取到的多张视频帧标注兴趣度标签，从而获得视频帧样本。其中，视频类别可以包括美食类、竞技游戏类、唱歌类、旅游类、美妆类等。可选的，对多张视频帧标注兴趣度标签的方式可以是人工进行标注，人工对视频帧的图像进行分析，确定视频帧标注的兴趣度标签是感兴趣便签还是非感兴趣标签。本应用场景下，在对视频帧标注兴趣度标签时，具有人的主观意念。例如：对于美食类的直播视频，将视频中色泽鲜艳的食物画面标注为感兴趣标签，色泽一般的食物画面标注为非感兴趣标签；对于竞技游戏类的直播视频，视频中杀人的画面标注为感兴趣标签，其他标注为非感兴趣标签；对于唱歌类直播视频，跳舞画面标注为感兴趣标签，其他画面标注为非感兴趣标签。示例性的，从直播平台的各视频类别下共搜索1000个直播视频，从这1000个直播视频中分别提取5张视频帧，获得5000张视频帧，然后对5000张视频帧分别标注兴趣度标签，获得5000张视频帧样本。
步骤320，使用多张视频帧样本，对设定深度学习模型进行训练，得到兴趣帧识别模型。
其中，设定深度学习模型是基于人工神经网络算法建立的训练模型。人工神经网络的基本结构由非线性变化单元构成，神经网络参数可以包括中间层数、各层之间的处理单元数以及学习系数。对深度学习模型训练的过程可以是调整各神经网络参数的过程，经过不断的训练，获得最优的神经网络参数，具有最优神经网络参数的设定深度学习模型即为最终要获得的模型。具体的，在获得多张视频帧样本后，使用多张视频帧样本对设定深度学习模型进行训练，不断调整设定深度学习中的神经网络参数，使得设定深度学习模型具有在输入的视频帧中准确识别出满足兴趣度条件的视频帧的能力，从而获得兴趣帧识别模型。
可选的，在本应用场景下，不同类型的直播内容对应不同类型的兴趣帧识别模型。
示例性的，美食类、竞技游戏类、唱歌类、旅游类、美妆类的直播内容分别对应美食类兴趣帧识别模型、竞技游戏类兴趣帧识别模型、唱歌类兴趣帧识别模型、旅游类兴趣帧识别模型、美妆类兴趣帧识别模型。对于某一类型的直播内容，将其直播视频流中的视频帧输入该类型对应的兴趣帧识别模型进行识别。
步骤330，获取与直播视频流对应的多个视频帧。
步骤340，将各视频帧分别输入至兴趣帧识别模型中，得到多张待合成视频帧。
步骤350，将多张待合成视频帧按照视频流时间顺序进行拼接，形成与直播视频流对应的短视频。
步骤360，根据短视频生成与直播视频流的直播间对应的动态预览图标，并在设定直播平台上显示动态预览图标。
本实施例的技术方案，使用多张标注有兴趣度标签的视频帧样本，对设定深度学习模型进行训练，得到兴趣帧识别模型。可以提高兴趣帧识别模型识别的准确性。
实施例三
图4为本发明实施例三提供的一种直播间预览图标的生成方法的流程图，以上述实施例为基础，如图4所示，该方法包括如下步骤。
步骤410，获取与直播视频流对应的多个视频帧。
步骤420，将各视频帧分别输入至兴趣帧识别模型中，得到多张待合成视频帧。
步骤430，将多张待合成视频帧按照视频流时间顺序进行拼接，形成与直播视频流对应的短视频。
步骤440，根据短视频生成与直播视频流的直播间对应的动态预览图标，并在设定直播平台上显示动态预览图标。
步骤450，如果检测到用户选择动态预览图标，则将与动态预览图标对应的直播视频流提供给用户进行观看。
用户选择动态预览图标的方式可以是点击动态预览图标所在区域的任意位置。本实施例中，当用户点击动态预览图标时，直播平台页面跳转至动态页面对应的直播间，在直播间中，将动态预览图标对应的直播视频流提供给用户观看。
本应用场景下，动态预览图标显示的方式可以，当直播平台页面加载至动态预览图标所在的页面时，以设定方式自动播放所述动态预览图标。其中，设定方式可以是循环播放或者播放一次。采用动态预览图标，可以使用户无需进入直播间就可以获知当前直播间直播视频的内容，不仅节省用户选择感兴趣直播的时间，且节省流量的消耗。
本实施例的技术方案，如果检测到用户选择动态预览图标，则将与动态预览图标对应的直播视频流提供给用户进行观看，提高用户观看直播视频的便利性。
实施例四
图5为本发明实施例四提供的一种直播间预览图标的生成装置的结构示意图。如图5所示，该装置包括：视频帧获取模块510，待合成视频帧获取模块520，短视频生成模块530和动态预览图标生成模块540。
视频帧获取模块510，用于获取与直播视频流对应的多个视频帧；
待合成视频帧获取模块520，用于将各视频帧分别输入至兴趣帧识别模型中，得到多张待合成视频帧；其中，兴趣帧识别模型用于在输入的视频帧中识别出满足兴趣度条件的视频帧；
短视频生成模块530，用于将多张待合成视频帧按照视频流时间顺序进行拼接，形成与直播视频流对应的短视频；
动态预览图标生成模块540，用于根据短视频生成与直播视频流的直播间对应的动态预览图标，并在设定直播平台上显示动态预览图标。
可选的，视频帧获取模块510，还用于：
确定直播视频流从设定时间起点开始是否已经连续播放设定时长；
若是，在直播视频流中，获取由时间起点以及时长确定的时间段内的多个视频帧，并根据时间段的时间终点，更新时间起点；
还包括：返回执行确定直播视频流从设定时间起点开始是否已经连续播放设定时长的操作，直至满足结束获取条件；
视频帧获取模块510，还用于：
确定直播视频流中用户反馈参数达到设定阈值的时间点；
获取所述时间点之前第二预设时长内直播视频流对应的多个视频帧和/或所述时间点之后第三预设时长内直播视频流对应的多个视频帧。
可选的，还包括：
初始预览图标建立模块，用于在检测到与直播视频流的直播间对应的直播间建立请求时，建立直播间的初始预览图标，并在直播平台上显示直播间的初始预览图标；
动态预览图标生成模块540，还用于：
根据短视频生成与直播视频流的直播间对应的动态预览图标作为更新图标；
使用更新图标替换设定直播平台中当前显示的与直播间对应的初始预览图标；或者，若所述设定直播平台中当前显示的与所述直播间对应的动态预览图标不是初始预览图标，则将更新图标和设定直播平台中当前显示的与直播间对应的动态预览图标进行合并，形成新的动态预览图标进行显示。
可选的，还包括：
视频帧样本获取模块，用于获取标注有兴趣度标签的多张视频帧样本；
兴趣帧识别模型获取模块，用于使用多张视频帧样本，对设定深度学习模型进行训练，得到兴趣帧识别模型；其中，兴趣度标签包括感兴趣标签和非感兴趣标签。
可选的，不同类型的直播内容对应不同类型的兴趣帧识别模型。
可选的，还包括：
如果检测到用户选择动态预览图标，则将与动态预览图标对应的直播视频流提供给用户进行观看。
上述装置可执行本发明前述所有实施例所提供的方法，具备执行上述方法相应的功能模块和有益效果。未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明前述所有实施例所提供的方法。
实施例五
图6为本发明实施例五提供的一种计算机设备的结构示意图，如图6所示，本实施例提供的一种计算机设备，包括：处理器61和存储器62。该计算机设备中的处理器可以是一个或多个，图6中以一个处理器61为例，所述计算机设备中的处理器61和存储器62可以通过总线或其他方式连接，图6中以通过总线连接为例。
本实施例中计算机设备的处理器61中集成了上述实施例提供的直播间预览图标的生成装置。此外，该计算机设备中的存储器62作为一种计算机可读存储介质，可用于存储一个或多个程序，所述程序可以是软件程序、计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中直播间预览图标的生成方法对应的程序指令/模块。处理器61通过运行存储在存储器62中的软件程序、指令以及模块，从而执行设备的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中直播间预览图标的生成方法。
存储器62可包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据设备的使用所创建的数据等。此外，存储器62可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中，存储器62可进一步包括相对于处理器61远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
处理器61通过运行存储在存储器62中的程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，实现例本发明实施例提供的直播间预览图标的生成方法。
实施例六
本发明实施例的计算机存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被数据备份装置执行时实现如本发明实施例提供的直播间预览图标的生成方法。
计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括——但不限于无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如”C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (10)

1.一种直播间预览图标的生成方法，其特征在于，包括：
获取与直播视频流对应的多个视频帧；所述多个视频帧包括直播视频流中用户反馈参数达到设定阈值的时间点对应的设定时长内的视频帧；
将各所述视频帧分别输入至兴趣帧识别模型中，得到多张待合成视频帧；其中，所述兴趣帧识别模型用于在输入的视频帧中识别出满足兴趣度条件的视频帧；
将所述多张待合成视频帧按照视频流时间顺序进行拼接，形成与所述直播视频流对应的短视频；
根据所述短视频生成与所述直播视频流的直播间对应的动态预览图标，并在设定直播平台上显示所述动态预览图标。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取与直播视频流对应的多个视频帧，包括：
确定所述直播视频流从设定时间起点开始是否已经连续播放第一设定时长；
若是，在所述直播视频流中，获取由所述时间起点以及所述时长确定的时间段内的多个视频帧，并根据所述时间段的时间终点，更新所述时间起点；
在根据所述短视频生成与所述直播视频流的直播间对应的动态预览图标，并在设定直播平台上显示所述动态预览图标之后，还包括：
返回执行确定所述直播视频流从设定时间起点开始是否已经连续播放第一设定时长的操作，直至满足结束获取条件；
或者，获取与直播视频流对应的多个视频帧，包括：
确定直播视频流中用户反馈参数达到设定阈值的时间点；
获取所述时间点之前第二预设时长内直播视频流对应的多个视频帧和/或所述时间点之后第三预设时长内直播视频流对应的多个视频帧。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，在获取与直播视频流对应的多个视频帧之前，还包括：
在检测到与所述直播视频流对应的直播间建立请求时，建立所述直播间的初始预览图标，并在所述直播平台上显示所述直播间的所述初始预览图标；所述初始预览图标包括静态预览图标或动态预览图标；
根据所述短视频生成与所述直播视频流的直播间对应的动态预览图标，并在设定直播平台上显示所述动态预览图标，具体包括：
根据所述短视频生成与所述直播视频流的直播间对应的动态预览图标作为更新图标；
使用所述更新图标替换所述设定直播平台中当前显示的与所述直播间对应的初始预览图标；或者，若所述设定直播平台中当前显示的与所述直播间对应的动态预览图标不是初始预览图标，则将所述更新图标和所述设定直播平台中当前显示的与所述直播间对应的动态预览图标进行合并，形成新的动态预览图标进行显示。
4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，在将各所述视频帧分别输入至兴趣帧识别模型中，得到多张待合成视频帧之前，还包括：
获取标注有兴趣度标签的多张视频帧样本；
使用所述多张视频帧样本，对设定深度学习模型进行训练，得到所述兴趣帧识别模型；其中，所述兴趣度标签包括感兴趣标签和非感兴趣标签。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，不同类型的直播内容对应不同类型的兴趣帧识别模型。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据所述短视频生成与所述直播视频流的直播间对应的动态预览图标，并在设定直播平台上显示所述动态预览图标之后，还包括：
如果检测到用户选择所述动态预览图标，则将与所述动态预览图标对应的所述直播视频流提供给所述用户进行观看。
7.一种直播间预览图标的生成装置，其特征在于，包括：
视频帧获取模块，用于获取与直播视频流对应的多个视频帧；所述多个视频帧包括直播视频流中用户反馈参数达到设定阈值的时间点对应的设定时长内的视频帧；
待合成视频帧获取模块，用于将各所述视频帧分别输入至兴趣帧识别模型中，得到多张待合成视频帧；其中，所述兴趣帧识别模型用于在输入的视频帧中识别出满足兴趣度条件的视频帧；
短视频生成模块，用于将所述多张待合成视频帧按照视频流时间顺序进行拼接，形成与所述直播视频流对应的短视频；
动态预览图标生成模块，用于根据所述短视频生成与所述直播视频流的直播间对应的动态预览图标，并在设定直播平台上显示所述动态预览图标。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，视频帧获取模块，还用于：
确定所述直播视频流从设定时间起点开始是否已经连续播放设定时长；
若是，在所述直播视频流中，获取由所述时间起点以及所述时长确定的时间段内的多个视频帧，并根据所述时间段的时间终点，更新所述时间起点；
还包括：返回执行确定所述直播视频流从设定时间起点开始是否已经连续播放设定时长的操作，直至满足结束获取条件。
9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-6中任一所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一所述的方法。
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