CN109640193B - 一种基于场景检测的新闻拆条方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提出一种基于场景检测的新闻拆条方法，通过对新闻场景的区分实现高效、智能、准确的新闻拆条，所述的新闻拆条方法包括以下步骤：S1：配置新闻场景，设置各场景指标的权重值；S2：分析新闻画面，计算各个权重得分；S3：根据权重得分判断新闻场景，并计算开始、结束点；S4：根据开始、结束点进行拆分，生成多个片段文件。本发明解决了传统人工拆条技术效率低下、费时费力的问题。

Description

一种基于场景检测的新闻拆条方法
技术领域
本发明涉及新闻拆条领域，尤其涉及一种基于场景检测的新闻拆条方法。
背景技术
内容拆条是对传统媒体节目的二次加工过程，其内容来源主要有传统媒体媒资中心或影视公司成品素材,基于用户思维开展视音频内容研究和切分著录，立足广播电视特点，用广播电视语言和视角，揭示素材的内容要素和信息，深度挖掘有价值信息,在拆条和编目后用于IPTV、OTT、手机电视等全媒体应用，满足新媒体视听节目碎片化要求，是视音频编目行业一个新的尝试和探索。
当前新媒体对拆条业务拥有大量的需求，而传统的人工逐帧预览手动拆条，不仅耗时费力，也不能满足新媒体视听节目快速发布的高标准要求。需要一种高效、智能的拆条方法来满足日益增长的新媒体拆条效果。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提出一种基于场景检测的新闻拆条方法，通过对新闻场景的区分实现高效、智能、准确的新闻拆条任务。
一种基于场景检测的新闻拆条方法，主要包括以下步骤：S1：配置新闻场景，设置各场景指标的权重值；S2：分析新闻画面，计算各个权重得分；S3：根据权重得分判断新闻场景，并计算开始、结束点；S4：根据开始、结束点进行拆分，生成多个片段文件。
进一步的，所述步骤S1包括以下步骤：S11配置演播间主持人场景；S12配置现场新闻场景，除演播间主持人场景，其余新闻场景即认为是现场新闻场景；S13配置新闻片段。
所述配置演播间主持人场景，包括以下子步骤：S111：配置主持人头像以及头像所占画面比例，并设置所占权重；S112：配置主持人声音，并设置所占权重；S113：配置演播间关键词，并设置所占权重。所述步骤配置新闻片段方法包括简单配置和智能配置。所述简单配置以演播间主持人场景数目和现场新闻场景数目来设置新闻片段。所述智能配置，包括以下步骤：S131：配置新闻片段开始关键词，并设置权重；S132：配置新闻片段结束关键词，并设置权重；S133：配置新闻片段长度区间，并设置权重；S134：配置新闻片段包含的场景信息，并设置权重。
进一步的，所述分析新闻画面，包括以下一个或多个子步骤：A．演播间主持人场景判断；B．开场/结束或关键词判断；C．新闻时间长度判定。所述演播间主持人场景判断，包括以下一个或多个子步骤：A1.主持人头像识别；A2.主持人头像区域识别；A3.主持人声音识别。所述开场/结束或关键词判断，包括以下一个或多个子步骤：B1.语音识别；B2.匹配关键词。
本发明的有益效果在于：提出一种基于场景检测的新闻拆条方法，通过对不同新闻场景设置权重值，系统根据计算所得权重区分场景类型，实现高效、智能、准确的新闻拆条效果，解决传统人工拆条技术效率低下、费时费力的问题。
附图说明
图1是基于场景检测的新闻拆条方法流程图；
图2是新闻内容分析流程图。
具体实施方式
为了使本领域的技术人员更好地理解本发明的技术方案，下面结合附图对本发明作进一步的详细说明。
本发明提出一种基于场景检测的新闻拆条方法，通过对新闻场景的区分实现高效、智能、准确的新闻拆条任务。
如图1所示，本发明主要包括以下步骤：
S1：配置新闻场景，设置权重值；
S2：分析新闻内容，计算各个权重得分；
S3：根据权重得分判断新闻场景，并计算开始、结束点；
S4：根据开始、结束点进行拆分，生成多个片段文件。
进一步的，在所述配置新闻场景中根据新闻内容进行场景区分，设置不同权重值，便于系统后续区分新闻场景。主要配置内容包括：
S11配置演播间主持人场景，配置演播间主持人场景包括以下步骤：
S111：配置主持人头像以及头像所占画面比例，并设置所占权重；
S112：配置主持人声音，并设置所占权重；
S113：配置演播间关键词，并设置所占权重，系统根据权重分析新闻画面，计算各个权重得分超过阈值则认定为演播间主持人场景。
S12配置现场新闻场景，排除演播间主持人场景，其余新闻场景即认为是现场新闻场景。
S13配置新闻片段，配置新闻片段方法包括简单配置和智能配置。简单配置的方法为以演播间主持人场景数目和现场新闻场景数目来设置新闻片段；智能配置包括以下步骤：
S131：配置新闻片段开始关键词，并设置权重；
S132：配置新闻片段结束关键词，并设置权重；
S133：配置新闻片段长度区间，并设置权重；
S134：配置新闻片段包含的场景信息，并设置权重，对新闻画面进行分析，计算各个权重得分超过阈值则认为为一个完整的新闻片段。
进一步的，如图2所示，分析新闻内容包括：演播间主持人场景判断，通过识别主持人头像和声音，根据设定的权重值计算权重得分；开场、结束关键词判断，通过语音识别匹配关键字，根据设定的权重值计算权重得分； 新闻时间长度判定，记录新闻时间长度，根据设定的权重值计算权重得分。
以上所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。

Claims (6)

1.一种基于场景检测的新闻拆条方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：配置新闻场景，设置各场景指标的权重值，所述配置新闻场景包括以下子步骤：
S11配置演播间主持人场景，所述配置演播间主持人场景还包括：S111配置主持人头像以及头像所占画面比例，并设置所占权重；S112配置主持人声音，并设置所占权重；S113配置演播间关键词，并设置所占权重；
S12配置现场新闻场景，除演播间主持人场景，其余新闻场景即认为是现场新闻场景；
S13配置新闻片段；
S2：分析新闻画面，计算各个权重得分，所述分析新闻画面包括以下子步骤：A．演播间主持人场景判断；B．开场/结束或关键词判断；C．新闻时间长度判定；
S3：根据权重得分判断新闻场景，并计算开始、结束点；
S4：根据开始、结束点进行拆分，生成多个片段文件。
2.根据权利要求1所述的一种基于场景检测的新闻拆条方法，其特征在于：所述步骤配置新闻片段方法包括简单配置和智能配置。
3.根据权利要求2所述的一种基于场景检测的新闻拆条方法，其特征在于：所述简单配置以演播间主持人场景数目和现场新闻场景数目来设置新闻片段。
4.根据权利要求2所述的一种基于场景检测的新闻拆条方法，其特征在于：所述智能配置，包括以下步骤：
S131：配置新闻片段开始关键词，并设置权重；
S132：配置新闻片段结束关键词，并设置权重；
S133：配置新闻片段长度区间，并设置权重；
S134：配置新闻片段包含的场景信息，并设置权重。
5.根据权利要求1所述的一种基于场景检测的新闻拆条方法，其特征在于：所述演播间主持人场景判断，包括以下一个或多个子步骤：
A1.主持人头像识别；
A2.主持人头像区域识别；
A3.主持人声音识别。
6.根据权利要求1所述的一种基于场景检测的新闻拆条方法，其特征在于：所述开场/结束或关键词判断，包括以下一个或多个子步骤：
B1.语音识别；
B2.匹配关键词。
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