CN109002922A - 演员优先的影视剧本统筹优化方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种演员优先的影视剧本统筹优化方法，步骤如下：建立相应数据表；形成可行性表；为演员添加权重标签，形成带权重的演员数据表；读取带权重的演员数据表中的数据，建立数据模型，对演员进行图遍历，输出对应的演员顺序表；依次读取演员顺序表，定位剧本场景信息；读取演员顺序和剧本定位信息，根据图理论生成演员优先的统筹计划表；通过建立多条件下的约束数据模型，以演员费用为目标函数，演员权重为中间变量，通过图理论建立多目标条件下的最优化数据模型，得到演员权重输出表，以达到依据场景档期、演员档期和演员权重排出演员优先的统筹计划表，高效合理的安排演员档期，降低影视剧拍摄周期，降低拍摄成本和提高拍摄效率的目的。
Description
技术领域
本发明涉及影视剧本统筹优化技术领域，具体涉及一种演员优先的影视剧本统筹优化方法。
背景技术
影视剧本的分析统筹中涉及到演员档期，场景档期分散在剧本的不同章节，常见的剧本统筹中可能包括场景安排，演员角色配戏服装、化妆、道具租赁，日常费用开销等，目前剧本排片统筹主要通过人工阅读剧本打标签、做标记记录相应的角色、场景，这种技术存在以下弊端：
a.剧本中涉及的角色较多，单独分析每一章节以及相应的场景分配相应的角色、场景存在一定的错误判断，准确率不高，效率低下，同时考虑场地的选择，排出最优的排片计划非常困难。
b.在当今演员费用居高不下的情况下，合理安排演员出镜对于人工安排具有较大的困难，并且统筹人员不能及时的做出合理安排，在场地档期多重约束的情况下更是没办法做出较优的统筹安排。
c.场景的档期安排需要考虑天气、档期、剧本的集、场次多重约束下合理安排。
d.手工的档期安排需要大量的人力，财力，并不能及时有效的发出通告并合理安排相应的拍摄计划，得到最优的排片计划更是困难。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明提出了一种演员优先的影视剧本统筹优化方法，以达到依据场景档期、演员档期和演员权重排出演员优先的统筹计划表，高效合理的安排演员档期，降低影视剧拍摄周期，降低拍摄成本和提高拍摄效率的目的。
为达到上述目的，本发明的技术方案如下：一种演员优先的影视剧本统筹优化方法，所述方法步骤如下：
步骤1：分别以天气、角色、场景、演员档期和场景档期为表名建立相应的数据表；
步骤2：读取场景档期表和演员呢档期表，建立统筹计划排片数据模型，并通过剧本解析验证该模型中集、场次、场地、角色、演员、演员权重和日期的可行性，形成可行性表；
步骤3：根据不同演员的权重为可行性表中的演员档期表添加权重标签，形成带权重的演员数据表；
步骤4：读取带权重的演员数据表中的数据，建立场景、演员、权重和档期四者之间的数据模型，对演员档期进行图遍历，输出对应档期和演员顺序表；
步骤5：依次读取步骤4中的演员顺序表，定位剧本场景信息；
步骤6：读取步骤5中的剧本场景信息，判断剧本信息和步骤5中演员顺序的映射关系，形成场景、演员、档期、顺序之间的对应关系，并根据图理论生成演员优先的统筹排片计划表。
进一步地，所述天气表中的字段包括：日期和天气状态；所述角色表中的字段包括：集、场次和角色编码；所述场景表中的字段包括：集、场次和场景名称；所述演员档期表中的字段包括：集、场次、演员编码、日期、档期状态和演员权重；所述场景档期表中的字段包括：集、场次和档期状态。
进一步地，所述剧本解析数据的方法是：利用自然语言处理中的文本解析技术对剧本内容进行分词、打标签和人工解析。
进一步地，所述形成可行性表的具体步骤为：步骤a：根据天气表和场景档期表抽取的场地档期状态，在场地档期状态为可行的前提下，关联相应场景的剧本集数和场次数；步骤b：根据天气、角色和演员对应关系建立演员档期可行表，并根据剧本的集数和场次数关联相应步骤a中的剧本集数和场次数；在步骤a和步骤b中的集数和场次数相等的前提下，对步骤a和步骤b中的集数和场次数进行关联，形成集数、场次数、场景、演员、演员权重和档期的可行性表。
进一步地，所述对场景进行图遍历的前提是：以演员权重、拍摄计划所需费用最少为目标函数，以场地档期、演员档期、角色和演员权重为约束。
进一步地，所述输出对应的演员顺序表方法是：根据图的入度和出度分析图中节点路线，并根据相应的节点输出最优的演员顺序路线。
本发明具有如下优点：
(1).本发明通过建立天气、场景、角色、档期、演员、演员权重和场地等多条件下的约束数据模型，以演员费用为目标函数，建立演员权重为中间变量，通过图理论建立多目标条件下的最优化数据模型，得到演员权重输出表，对输出计划的明细关联原始剧本信息表，合理安排演员档期，降低影视剧拍摄周期，降低演员成本，提高拍摄效率。
(2).本发明在剧本发生变化时高效的重新排布统筹计划表，节约的统筹拍片的时间，提高了拍摄效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。
图1为本发明实施例公开的演员优先的影视剧本统筹优化方法流程图；
图2为本发明实施例公开的演员权重添加图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
本发明提供了一种演员优先的影视剧本统筹优化方法，其工作原理是通过建立天气、场景、角色、档期、演员、演员权重和场地等多条件下的约束数据模型，以演员费用为目标函数，建立演员权重为中间变量，通过图理论建立多目标条件下的最优化数据模型，得到演员权重输出表，对输出计划的明细关联原始剧本信息表，以达到依据场景档期、演员档期和演员权重排出演员优先的统筹计划表，高效合理的安排演员档期，降低影视剧拍摄周期，降低拍摄成本和提高拍摄效率的目的。
下面结合实施例和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
如图1所示，一种演员优先的影视剧本统筹优化方法，所述方法步骤如下：
步骤1：分别以天气、角色、场景、演员档期和场景档期为表名建立相应的数据表；
步骤2：读取场景档期表和演员呢档期表，建立统筹计划排片数据模型，并通过剧本解析验证该模型中集、场次、场地、角色、演员、演员权重和日期的可行性，形成可行性表F；
步骤3：根据不同演员的权重为可行性表F中的演员档期表添加权重标签，形成带权重的演员数据表E；
步骤4：读取带权重的演员数据表E中的数据，建立场景、演员、权重和档期四者之间的数据模型，对演员档期进行图遍历，输出对应档期和演员顺序表；
步骤5：依次读取步骤4中的演员顺序表，定位剧本场景信息；
步骤6：读取步骤5中的剧本场景信息，判断剧本信息和步骤5中演员顺序的映射关系，形成场景、演员、档期、顺序之间的对应关系，并根据图理论生成演员优先的统筹排片计划表。
其中，所述天气表中的字段包括：日期和天气状态；所述角色表中的字段包括：集、场次和角色编码；所述场景表中的字段包括：集、场次和场景名称；所述演员档期表中的字段包括：集、场次、演员编码、日期、档期状态和演员权重；所述场景档期表中的字段包括：集、场次和档期状态。
其中，所述剧本解析数据的方法是：利用自然语言处理中的文本解析技术对剧本内容进行分词、打标签和人工解析。
其中，所述形成可行性表的具体步骤为：步骤a：根据天气表和场景档期表抽取的场地档期状态，在场地档期状态为1(1表示可用、0表示不可用)的前提下，关联相应场景的剧本集数和场次数；步骤b：根据天气、角色和演员对应关系建立演员档期可行表，并根据剧本的集数和场次数关联相应步骤a中的剧本集数和场次数；在步骤a和步骤b中的集数和场次数相等的前提下，对步骤a和步骤b中的集数和场次数进行关联，形成集数、场次数、场景、演员、演员权重和档期的可行性表F。
其中，所述对场景进行图遍历的前提是：以演员权重、拍摄计划所需费用最少为目标函数，以场地档期、演员档期、角色和演员权重为约束。
其中，所述输出对应的演员顺序表方法是：根据图的入度和出度分析图中节点路线，并根据相应的节点输出最优的演员顺序路线。
根据上述分析，约定数学符号如下：导演预定拍摄时间为T天；每天的工作时间为t小时；每个演员和场地的可用档期分别用符号asa(Available schedule of actor)和asp(Available schedule of place)表示，以及分别表示了对应了第k1号演员的可用档期以及第k2号场地可用的档期；符号na(need of actor)以及np(need of place)表示了每一场景的拍摄对演员和场地的需求状态，值为1表示需要相应的演员或场地，为0表示不需要；本文所要求的安排方案记为符号x，xij表示第j天计划拍摄第i幕场景的时间。
根据拍摄计划xij，以及每一场需要用到的演员和场地na和np的信息，计算公式为：和这两个公式分别求出了第k1号演员在第j天拍摄被用的时间以及第k2号场地在第j天拍摄被用的时间。而实际计算费用的时候并不关心上述两个值为多少，而只关心演员或场地是否被用到。显然，当这两者大于0时，相应的演员或场地被用到了，反之，即为0。可采用计算式求得每天演员和场地被使用的情况。
进而累计每天演员和场地的使用情况即可求出演员以及场地的支出成本。因考虑到演员的费用占据了整个拍摄计划的很大一部分，所以建立演员优先的算法对排片计划很有必要，根据以上分析建立下列数学模型求解最小化总成本：
σi为演员权重 ⑤
其中式①为目标函数，拍摄费用的最小即为该函数的最小值。余下为约束表达式：约束表达式②表明所安排的场景必须在满足拍摄条件具备的前提，不能为不满足拍摄条件的场景安排时间；约束表达式③表明每天安排的拍摄时间总和不得超过每天的最大拍摄时间d小时；约束表达式④表明了为每幕场景安排的总时间应当不小于其所需要的拍摄时间。每个场景的需要用时记为符号t，ti表示第i场景所需要的时间，σi为演员权重。
本发明通过人工标注技术读取影视剧本文本内容，利用自然语言处理中的文本解析技术对剧本进行分词、打标签、人工增强的方法，将标签化的内容分成角色组、场景组、服化道具组等，通过剧本内容与标签化处理建立演员、场景、道具标签库，并通过合理的演员档期、合理的场景档期，在规定拍摄计划内，同集同场演员和场地档期同时满足等多重条件的约束，根据拍摄计划对演员、场景进行合理计划排片，在拍摄计划时间里给出最优的拍摄方案，通过建立天气、场景、角色、档期、演员、演员权重、场地等多条件下的数据约束模型，以演员费用为目标函数，演员权重为中间变量，通过图理论建立多条件约束下的最优化数据模型，得到演员权重输出表，对输出计划的明细关联原始剧本信息表。使用本发明的方法提高了剧本统筹安排的效率，节省了大量的人力成本，提供了演员优先的排片计划输出，给统筹人员提供了演员优先的排片计划选择，大大提升了剧本统筹分析的速度，节约了统筹排片的时间。同时在剧本的人员、场地安排中合理的运用有效资源，降低剧本统筹的开销，大大提高了统筹人员的工作效率。
以上所述的仅是本发明所公开的一种演员优先的影视剧本统筹优化方法的优选实施方式，应当指出，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明创造构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。
Claims (6)
1.一种演员优先的影视剧本统筹优化方法，其特征在于，所述方法步骤如下：
步骤1：分别以天气、角色、场景、演员档期和场景档期为表名建立相应的数据表；
步骤2：读取场景档期表和演员呢档期表，建立统筹计划排片数据模型，并通过剧本解析验证该模型中集、场次、场地、角色、演员、演员权重和日期的可行性，形成可行性表；
步骤3：根据不同演员的权重为可行性表中的演员档期表添加权重标签，形成带权重的演员数据表；
步骤4：读取带权重的演员数据表中的数据，建立场景、演员、权重和档期四者之间的数据模型，对演员档期进行图遍历，输出对应档期和演员顺序表；
步骤5：依次读取步骤4中的演员顺序表，定位剧本场景信息；
步骤6：读取步骤5中的剧本场景信息，判断剧本信息和步骤5中演员顺序的映射关系，形成场景、演员、档期、顺序之间的对应关系，并根据图理论生成演员优先的统筹排片计划表。
2.根据权利要求1所述的演员优先的影视剧本统筹优化方法，其特征在于，所述天气表中的字段包括：日期和天气状态；所述角色表中的字段包括：集、场次和角色编码；所述场景表中的字段包括：集、场次和场景名称；所述演员档期表中的字段包括：集、场次、演员编码、日期、档期状态和演员权重；所述场景档期表中的字段包括：集、场次和档期状态。
3.根据权利要求1所述的演员优先的影视剧本统筹优化方法，其特征在于，所述剧本解析数据的方法是：利用自然语言处理中的文本解析技术对剧本内容进行分词、打标签和人工解析。
4.根据权利要求1所述的演员优先的影视剧本统筹优化方法，其特征在于，所述形成可行性表的具体步骤为：步骤a：根据天气表和场景档期表抽取的场地档期状态，在场地档期状态为可行的前提下，关联相应场景的剧本集数和场次数；步骤b：根据天气、角色和演员对应关系建立演员档期可行表，并根据剧本的集数和场次数关联相应步骤a中的剧本集数和场次数；在步骤a和步骤b中的集数和场次数相等的前提下，对步骤a和步骤b中的集数和场次数进行关联，形成集数、场次数、场景、演员、演员权重和档期的可行性表。
5.根据权利要求1所述的演员优先的影视剧本统筹优化方法，其特征在于，所述对场景进行图遍历的前提是：以演员权重、拍摄计划所需费用最少为目标函数，以场地档期、演员档期、角色和演员权重为约束。
6.根据权利要求5所述的演员优先的影视剧本统筹优化方法，其特征在于，所述输出对应的演员顺序表方法是：根据图的入度和出度分析图中节点路线，并根据相应的节点输出最优的演员顺序路线。
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Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110765405A (zh) * | 2019-09-26 | 2020-02-07 | 西安石油大学 | 基于优先程度的日程规划方法 |
| CN111160586A (zh) * | 2019-11-25 | 2020-05-15 | 北京小土科技有限公司 | 一种影视智能排期系统及方法 |
| CN111753001A (zh) * | 2019-03-27 | 2020-10-09 | 杭州晨熹多媒体科技有限公司 | 通知数据单分发方法、生成方法、终端设备和存储介质 |
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2018
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Cited By (4)
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|---|---|---|---|---|
| CN111753001A (zh) * | 2019-03-27 | 2020-10-09 | 杭州晨熹多媒体科技有限公司 | 通知数据单分发方法、生成方法、终端设备和存储介质 |
| CN110765405A (zh) * | 2019-09-26 | 2020-02-07 | 西安石油大学 | 基于优先程度的日程规划方法 |
| CN111160586A (zh) * | 2019-11-25 | 2020-05-15 | 北京小土科技有限公司 | 一种影视智能排期系统及方法 |
| CN111160586B (zh) * | 2019-11-25 | 2024-05-10 | 北京小土科技有限公司 | 一种影视智能排期系统及方法 |
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