CN108769723B - 直播视频中优质内容的推送方法、装置、设备和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开了一种直播视频中优质内容的推送方法、装置、设备和存储介质。该方法包括：获取当前直播平台中各直播视频流分别对应的多个视频帧；将各所述视频帧分别输入至兴趣帧识别模型中，获得与直播视频流对应的多张满足兴趣度条件的视频帧；根据时间戳将与直播视频流对应的所述多张满足兴趣度条件的视频帧进行合并，获得与各直播视频流对应的至少一个视频片段；将所述至少一个视频片段推送至直播推广页面中播放。本发明实施例提供的直播视频中优质内容的推送方法，利用兴趣帧识别模型将直播视频流中满足兴趣度条件的视频片段提取出来，并推送至直播推广页面进行播放，提高直播视频中优质内容的曝光率，提高直播视频推送的可靠性。
Description
技术领域
本发明实施例涉及视频直播技术领域，尤其涉及一种直播视频中优质内容的推送方法、装置、设备和存储介质。
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，直播视频被推送至直播平台展示时，通常按照每个直播视频当前的观众数进行排序，人气高的直播视频被排在平台页面靠前的位置展示。对于人气低的直播视频，由于被排在页面靠后的位置，若直播视频中存在优质的内容，也无法被更多的观众欣赏到，使得优质内容曝光率低下。
发明内容
本发明实施例提供一种直播视频中优质内容的推送方法、装置、设备和存储介质，提高直播视频中优质内容的曝光率，提高直播视频推送的可靠性。
第一方面，本发明实施例提供了一种直播视频中优质内容的推送方法，该方法包括：
获取当前直播平台中各直播视频流分别对应的多个视频帧；各视频帧携带时间戳；
将各所述视频帧分别输入至兴趣帧识别模型中，获得与直播视频流对应的多张满足兴趣度条件的视频帧；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；
根据时间戳将与直播视频流对应的所述多张满足兴趣度条件的视频帧进行合并，获得与各直播视频流对应的至少一个视频片段；
将所述至少一个视频片段推送至直播推广页面中播放。
进一步地，所述获取当前直播平台中各直播视频流分别对应的多个视频帧，包括：
获取当前直播平台中从设定时间起点开始已经连续播放设定时长的直播视频流；
获取所述设定时长的直播视频流对应的多个视频帧；
根据所述设定时间起点和所述设定时长确定时间终点，并根据所述时间终点更新所述直播视频流的所述时间起点；
在将所述至少一个视频片段推送至直播推广页面中播放之后，还包括：
返回执行获取当前直播平台中从设定时间起点开始已经连续播放设定时长的直播视频流的操作，直至满足结束获取条件。
进一步地，所述将所述至少一个视频片段依次推送至直播推广页面中播放，包括：
获取与所述至少一个视频片段对应的直播视频流的类别信息；
将所述至少一个视频片段推送至直播推广页面中与所述视频片段的所述类别信息对应的视频类别下播放。
进一步地，所述将所述至少一个视频片段推送至直播推广页面中播放，还包括：
获取与所述至少一个视频片段对应的直播视频流的第一网络测评参数；所述第一网络测评参数包括与所述直播视频流对应的直播间的最大观众数；
根据所述第一网络测评参数对所述至少一个视频片段进行排序，按照排序结果将所述至少一个视频片段依次推送至直播推广页面中播放。
进一步地，在将所述视频帧集合中的视频帧分别输入至兴趣帧识别模型中，获得多张满足兴趣度条件的视频帧之前，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兴趣标签和非兴趣标签。
进一步地，在将所述至少一个视频片段推送至直播推广页面中播放之后，还包括：
在所述直播推广页面中播放第一目标视频片段时，根据所述第一目标视频片段生成第一直播推广信息；
将所述第一直播推广信息发送至与所述第一目标视频片段对应的主播的客户端；或者，
在将所述至少一个视频片段推送至直播推广页面中播放之后，还包括：
在所述直播推广页面中播放第二目标视频片段的过程中，实时获取第二目标视频片段的第二网络测评参数；其中，所述第二网络测评参数包括直播评分，和/或直播点击量；
当确定所述第二网络测评参数超过设定阈值时，根据所述第二目标视频片段生成第二直播推广信息；
将所述第二直播推广信息发送至所述第二目标视频片段对应的主播的客户端。
进一步地，在将所述至少一个视频片段推送至直播推广页面中播放之后，还包括：
在所述直播推广页面中播放第三目标视频片段时，获取所述第三目标视频片段对应的直播间的地址信息；
根据所述地址信息生成所述第三目标视频片段对应的直播间的链接入口；
将所述链接入口在所述直播推广页面中显示。
第二方面，本发明实施例还提供了一种直播视频中优质内容的推送装置，该装置包括：
视频帧获取模块，用于获取当前直播平台中各直播视频流分别对应的多个视频帧；各视频帧携带时间戳；
满足兴趣度条件的视频帧获取模块，用于将各所述视频帧分别输入至兴趣帧识别模型中，获得与直播视频流对应的多张满足兴趣度条件的视频帧；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；
视频片段获取模块，用于将与直播视频流对应的所述多张满足兴趣度条件的视频帧中时间戳连续的视频帧进行合并，获得与各直播视频流对应的至少一个视频片段；
视频片段推送模块，用于将所述至少一个视频片段推送至直播推广页面中播放。
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视频中优质内容的推送方法。
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视频中优质内容的推送方法。
本发明实施例，首先获取当前直播平台中各直播视频流分别对应的多个视频帧，各视频帧携带时间戳，然后将各视频帧分别输入至兴趣帧识别模型中，获得与直播视频流对应的多张满足兴趣度条件的视频帧，在然后根据时间戳将与直播视频流对应的多张满足兴趣度条件的视频帧进行合并，获得与各直播视频流对应的至少一个视频片段，最后将至少一个视频片段推送至直播推广页面中播放。本发明实施例提供的直播视频中优质内容的推送方法，利用兴趣帧识别模型将直播视频流中满足兴趣度条件的视频片段提取出来，并推送至直播推广页面进行播放，提高直播视频中优质内容的曝光率，提高直播视频推送的可靠性。
附图说明
图1是本发明实施例一中的一种直播视频中优质内容的推送方法的流程图；
图2是本发明实施例二中的一种直播视频中优质内容的推送方法的流程图；
图3是本发明实施例三中的一种直播视频中优质内容的推送方法的流程图；
图4是本发明实施例四中的一种直播视频中优质内容的推送装置的结构示意图；
图5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视频中优质内容的推送方法的流程图，本实施例可适用于对直播视频中优质内容进行推送的情况，该方法可以由直播视频中优质内容的推送装置来执行，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视频优质内容推送功能的终端中。如图1所示，该方法包括如下步骤。
步骤110，获取当前直播平台中各直播视频流分别对应的多个视频帧，各视频帧携带时间戳。
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在直播平台直播完成后形成的完整视频流。时间戳可以是视频帧在直播视频流中所处的时间点。
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：获取当前直播平台中从设定时间起点开始已经连续播放设定时长的直播视频流，获取设定时长的直播视频流对应的多个视频帧，根据设定时间起点和设定时长确定时间终点，并根据时间终点更新直播视频流的时间起点。
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。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设定时长，则获取设定时长内的视频流，并提取该设定时长内的视频流包含的多个视频帧。同时，根据设定时间起点和设定时长确定时间终点，并将时间终点更新为直播视频流的时间起点。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。
步骤120，将各视频帧分别输入至兴趣帧识别模型中，获得与直播视频流对应的多张满足兴趣度条件的视频帧。
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。本实施例中，当前直播平台中各直播视频流中可能只有部分直播视频流中包含满足兴趣度条件的视频帧，将各直播视频流分别对应的多个视频帧输入兴趣帧识别模型后，获得与部分视频流对应的多张满足兴趣度条件的视频帧。示例性的，当前直播平台有100个直播视频流，只有10个直播视频流中包含满足兴趣度条件的视频帧。
步骤130，根据时间戳将与直播视频流对应的多张满足兴趣度条件的视频帧进行合并，获得与各直播视频流对应的至少一个视频片段。
本实施例中，当获得与直播视频流对应的多张满足兴趣度条件的视频帧后，将时间戳连续的视频帧进行合并，获得与各直播视频流对应的至少一个视频片段。示例性的，当前直播平台有50个直播视频流，将50个直播视频流包含的视频帧分别输入兴趣帧识别模型，得到只有3个直播视频流中包含满足兴趣度条件的视频帧，第一个直播视频流中包含200张满足兴趣度条件的视频帧，第二个直播视频流中包含300张满足兴趣度条件的视频帧，第三个直播视频流中包含150张满足兴趣度条件的视频帧。分别将三个直播视频流中满足兴趣度条件的视频帧合并，获得3个视频片段。
步骤140，将至少一个视频片段推送至直播推广页面中播放。
其中，直播推广页面用于播放由满足兴趣度条件的视频帧合成的视频片段。视频片段在直播推广页面中播放的方式可以是，当前视频片段播放完成后，才播放下一个视频片段，即在直播推广页面中只有一个播放窗口，一次只能播放一个视频片段。可选的，将至少一个视频片段推送至直播推广页面中播放的方式可以是，将至少一个视频片段依次推送至直播推广页面中播放。
本实施例中，将至少一个视频片段推送至直播推广页面播放的过程可以是，在获得至少一个视频片段后，启动直播推广页面的参与入口，通过参与入口将视频片段推送至直播推广页面播放。
可选的，将至少一个视频片段依次推送至直播推广页面中播放可通过下述方式实施：获取与所述至少一个视频片段对应的直播视频流的类别信息；将至少一个视频片段推送至直播推广页面中与视频片段的类别信息对应的视频类别下播放。
其中，类别信息可以是直播视频的类别，由直播视频中的内容确定。本应用场景下，类别信息可以包括：美食类、竞技游戏类、唱歌类、旅游类、美妆类等。
具体的，获取与至少一个视频片段对应的直播视频流的类别信息的方式可以是，利用图像分析技术对直播视频流中的画面进行识别，获得直播视频流的类别信息。本实施例中，在直播推广页面中，每种类别信息下对应一个播放窗口，在每种类别信息下一次只能播放一个与该类别信息对应的视频片段。示例性的，获取到5个视频片段，其中，2个属于美食类，3个属于竞技游戏类，则将2个美食类的视频片段依次推送至美食类对应的播放窗口进行播放，将3个竞技游戏类的视频片段依次推送至竞技游戏类对应的播放窗口进行播放。
本实施例的技术方案，将视频片段推送至直播推广页面中与视频片段的类别信息对应的视频类别下播放，使得用户按照自己的喜好在相应的类别窗口中观看视频片段，提高直播视频推送的可靠性。
可选的，将至少一个视频片段推送至直播推广页面中播放，还可通过下述方式实施：获取与至少一个视频片段对应的直播视频流的第一网络测评参数；第一网络测评参数包括与直播视频流对应的直播间的最大观众数；根据第一网络测评参数对至少一个视频片段进行排序，按照排序结果将至少一个视频片段依次推送至直播推广页面中播放。
其中，根据第一网络测评参数对至少一个视频片段进行排序的方式可以是，按照第一网络测评参数由大到小的顺序对视频片段进行排序，即网络测评参数越大，优先推送视频片段。可选的，若直播推广页面中，每种类别信息下分别对应一个播放窗口，在对于相同类别的视频片段，可以按照网络测评参数进行排序。这样做的好处是进一步提高直播视频中优质内容的曝光率。
可选的，在将至少一个视频片段推送至直播推广页面中播放之后，还包括如下步骤：返回执行获取当前直播平台中从设定时间起点开始已经连续播放设定时长的直播视频流的操作，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，获得与直播视频流对应的多张满足兴趣度条件的视频帧，将与直播视频流对应的多张满足兴趣度条件的视频帧中时间戳连续的视频帧进行合并，获得与各直播视频流对应的至少一个视频片段，将至少一个视频片段推送至直播推广页面中播放。
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，生成视频片段推送至直播推广页面，可以及时的将直播视频中出现的优质内容进一步的推送，提高优质内容的曝光率。
实施例二
图2为本发明实施例二提供的一种直播视频中优质内容的推送方法的流程图，作为对上述实施例的进一步解释，如图2所示，该方法包括如下步骤。
步骤210，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220，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230，获取当前直播平台中各直播视频流分别对应的多个视频帧；各视频帧携带时间戳。
步骤240，将各视频帧分别输入至兴趣帧识别模型中，获得与直播视频流对应的多张满足兴趣度条件的视频帧。
步骤250，根据时间戳将与直播视频流对应的多张满足兴趣度条件的视频帧进行合并，获得与各直播视频流对应的至少一个视频片段。
步骤260，将至少一个视频片段推送至直播推广页面中播放。
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3为本发明实施例三提供的一种直播视频中优质内容的推送方法的流程图，作为对上述实施例的进一步解释，如图3所示，该方法包括如下步骤。
步骤310，获取当前直播平台中各直播视频流分别对应的多个视频帧，各视频帧携带时间戳。
步骤320，将各视频帧分别输入至兴趣帧识别模型中，获得与直播视频流对应的多张满足兴趣度条件的视频帧。
步骤330，根据时间戳将与直播视频流对应的多张满足兴趣度条件的视频帧进行合并，获得与各直播视频流对应的至少一个视频片段。
步骤340，将至少一个视频片段推送至直播推广页面中播放。
步骤350，在直播推广页面中播放第一目标视频片段时，根据第一目标视频片段生成第一直播推广信息。
其中，直播推广信息可以携带视频片段被推送至直播推广页面进行播放的信息。根据第一目标视频片段生成第一推广信息的方式可以是，获取第一目标视频片段对应的主播的用户名，根据用户名生成第一直播推广信息。示例性的，直播推广信息的形式可以是“A主播恭喜您，您直播中的内容被推送至直播推广页面播放”。
步骤360，将第一直播推广信息发送至与第一目标视频片段对应的主播的客户端。
本应用场景下，可以首先获取第一目标视频片段对应的主播的ID，根据主播的ID将一直播推广信息发送至与第一目标视频片段对应的主播的客户端。
可选的，在将所述至少一个视频片段推送至直播推广页面中播放之后，还包括如下步骤：在直播推广页面中播放第二目标视频片段的过程中，实时获取第二目标视频片段的第二网络测评参数；其中，第二网络测评参数包括直播评分，和/或直播点击量；当确定第二网络测评参数超过设定阈值时，根据第二目标视频片段生成第二直播推广信息；将第二直播推广信息发送至第二目标视频片段对应的主播的客户端。
其中，若第二网络测评参数为直播评分，设定阈值可以设置为9-9.5之间的任意值，例如：设置为9分。若第二网络测评参数为直播点击量，则设定阈值可以设置为100-200万之间的任意值，例如，可以设置为200万。
本实施例的技术方案，在直播推广页面中播放第一目标视频片段时，根据第一目标视频片段生成第一直播推广信息，将第一直播推广信息发送至与第一目标视频片段对应的主播的客户端，可以将视频片段推送至直播推广页面播放的事件反馈给主播。
可选的，在将至少一个视频片段推送至直播推广页面中播放之后，还包括如下步骤：在直播推广页面中播放第三目标视频片段时，获取第三目标视频片段对应的直播间的地址信息；根据地址信息生成第三目标视频片段对应的直播间的链接入口；将链接入口在直播推广页面中显示。
其中，地址信息可以是直播间的网页链接地址信息。本实施例中，在获得第三目标视频片段对应的直播间的网页链接地址信息之后，根据网页链接地址信息创建第三目标视频片段对应的直播间的链接入口，并将链接入口在直播推广页面中显示，以便用户通过点击该链接入口跳转至第三目标视频片段对应的直播间，从而观看第三目标视频片段对应的直播内容。这样做的好处是，可以进一步的提高优质内容的曝光率。
需要说明的是，上述第一目标视频片段、第二目标视频片段、第三目标视频片段，均为步骤140中推送至直播推广页面中播放的视频片段。
实施例四
图4为本发明实施例四提供的一种直播视频中优质内容的推送装置的结构示意图。如图4所示，该装置包括：视频帧获取模块410，满足兴趣度条件的视频帧获取模块420，视频片段获取模块430和视频片段推送模块440。
视频帧获取模块410，用于获取当前直播平台中各直播视频流分别对应的多个视频帧；各视频帧携带时间戳；
满足兴趣度条件的视频帧获取模块420，用于将各视频帧分别输入至兴趣帧识别模型中，获得与直播视频流对应的多张满足兴趣度条件的视频帧；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；
视频片段获取模块430，用于根据时间戳将与直播视频流对应的多张满足兴趣度条件的视频帧进行合并，获得与各直播视频流对应的至少一个视频片段；
视频片段推送模块440，用于将至少一个视频片段推送至直播推广页面中播放。
可选的，视频帧获取模块410，还用于：
获取当前直播平台中从设定时间起点开始已经连续播放设定时长的直播视频流；
获取设定时长的直播视频流对应的多个视频帧；
根据设定时间起点和设定时长确定时间终点，并根据时间终点更新直播视频流的时间起点；
在将至少一个视频片段推送至直播推广页面中播放之后，还包括：
返回执行获取当前直播平台中从设定时间起点开始已经连续播放设定时长的直播视频流的操作，直至满足结束获取条件。
可选的，视频片段推送模块440，还用于：
获取与至少一个视频片段对应的直播视频流的类别信息；
将至少一个视频片段推送至直播推广页面中与视频片段的类别信息对应的视频类别下播放。
可选的，视频片段推送模块440，还用于：
获取与至少一个视频片段对应的直播视频流的第一网络测评参数；第一网络测评参数包括与直播视频流对应的直播间的最大观众数；
根据第一网络测评参数对至少一个视频片段进行排序，按照排序结果将至少一个视频片段依次推送至直播推广页面中播放。
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，兴趣度标签包括兴趣标签和非兴趣标签。
可选的，还包括：
第一直播推广信息生成模块，用于在直播推广页面中播放第一目标视频片段时，根据第一目标视频片段生成第一直播推广信息；
第一直播推广信息发送模块，用于将第一直播推广信息发送至与第一目标视频片段对应的主播的客户端。
可选的，还包括：
第二网络测评参数获取模块，用于在直播推广页面中播放第二目标视频片段的过程中，实时获取第二目标视频片段的第二网络测评参数；其中，第二网络测评参数包括直播评分，和/或直播点击量；
第二直播推广信息生成模块，用于当确定第二网络测评参数超过设定阈值时，根据第二目标视频片段生成第二直播推广信息；
第二直播推广信息发送模块，用于将第二直播推广信息发送至第二目标视频片段对应的主播的客户端。
可选的，还包括：
地址信息获取模块，用于在直播推广页面中播放第三目标视频片段时，获取第三目标视频片段对应的直播间的地址信息；
链接入口生成模块，用于根据地址信息生成第三目标视频片段对应的直播间的链接入口；
链接入口显示模块，用于将链接入口在直播推广页面中显示。
实施例五
图5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5所示，本实施例提供的一种计算机设备，包括：处理器51和存储器52。该计算机设备中的处理器可以是一个或多个，图5中以一个处理器51为例，所述计算机设备中的处理器51和存储器52可以通过总线或其他方式连接，图5中以通过总线连接为例。
本实施例中计算机设备的处理器51中集成了上述实施例提供的直播视频的推送装置。此外，该计算机设备中的存储器52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视频中优质内容的推送方法对应的程序指令/模块。处理器51通过运行存储在存储器52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视频中优质内容的推送方法。
存储器52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52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52可进一步包括相对于处理器51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51通过运行存储在存储器52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视频中优质内容的推送方法。
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视频中优质内容的推送方法。
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)。
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。
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 (9)
1.一种直播视频中优质内容的推送方法，其特征在于，包括：
获取当前直播平台中各直播视频流分别对应的多个视频帧；各视频帧携带时间戳；
将各所述视频帧分别输入至兴趣帧识别模型中，获得与直播视频流对应的多张满足兴趣度条件的视频帧；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；
根据时间戳将与直播视频流对应的所述多张满足兴趣度条件的视频帧进行合并，获得与各直播视频流对应的至少一个视频片段；
将所述至少一个视频片段推送至直播推广页面中播放；
其中，所述将所述至少一个视频片段推送至直播推广页面中播放，包括：
获取与所述至少一个视频片段对应的直播视频流的第一网络测评参数；所述第一网络测评参数包括与所述直播视频流对应的直播间的最大观众数；
根据所述第一网络测评参数对所述至少一个视频片段进行排序，按照排序结果将所述至少一个视频片段依次推送至直播推广页面中播放。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取当前直播平台中各直播视频流分别对应的多个视频帧，包括：
获取当前直播平台中从设定时间起点开始已经连续播放设定时长的直播视频流；
获取所述设定时长的直播视频流对应的多个视频帧；
根据所述设定时间起点和所述设定时长确定时间终点，并根据所述时间终点更新所述直播视频流的时间起点；
在将所述至少一个视频片段推送至直播推广页面中播放之后，还包括：
返回执行获取当前直播平台中从设定时间起点开始已经连续播放设定时长的直播视频流的操作，直至满足结束获取条件。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述至少一个视频片段依次推送至直播推广页面中播放，包括：
获取与所述至少一个视频片段对应的直播视频流的类别信息；
将所述至少一个视频片段推送至直播推广页面中与所述视频片段的所述类别信息对应的视频类别下播放。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述视频帧集合中的视频帧分别输入至兴趣帧识别模型中，获得多张满足兴趣度条件的视频帧之前，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兴趣标签和非兴趣标签。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述至少一个视频片段推送至直播推广页面中播放之后，还包括：
在所述直播推广页面中播放第一目标视频片段时，根据所述第一目标视频片段生成第一直播推广信息；将所述第一直播推广信息发送至与所述第一目标视频片段对应的主播的客户端；或者，
在所述直播推广页面中播放第二目标视频片段的过程中，实时获取第二目标视频片段的第二网络测评参数；其中，所述第二网络测评参数包括直播评分，和/或直播点击量；
当确定所述第二网络测评参数超过设定阈值时，根据所述第二目标视频片段生成第二直播推广信息；
将所述第二直播推广信息发送至所述第二目标视频片段对应的主播的客户端。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述至少一个视频片段推送至直播推广页面中播放之后，还包括：
在所述直播推广页面中播放第三目标视频片段时，获取所述第三目标视频片段对应的直播间的地址信息；
根据所述地址信息生成所述第三目标视频片段对应的直播间的链接入口；
将所述链接入口在所述直播推广页面中显示。
7.一种直播视频中优质内容的推送装置，其特征在于，包括：
视频帧获取模块，用于获取当前直播平台中各直播视频流分别对应的多个视频帧；各视频帧携带时间戳；
满足兴趣度条件的视频帧获取模块，用于将各所述视频帧分别输入至兴趣帧识别模型中，获得与直播视频流对应的多张满足兴趣度条件的视频帧；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；
视频片段获取模块，用于根据时间戳将与直播视频流对应的所述多张满足兴趣度条件的视频帧进行合并，获得与各直播视频流对应的至少一个视频片段；
视频片段推送模块，用于将所述至少一个视频片段推送至直播推广页面中播放；
所述视频片段推送模块，还用于：
获取与至少一个视频片段对应的直播视频流的第一网络测评参数；第一网络测评参数包括与直播视频流对应的直播间的最大观众数；
根据第一网络测评参数对至少一个视频片段进行排序，按照排序结果将至少一个视频片段依次推送至直播推广页面中播放。
8.一种计算机设备，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。
9.一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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