CN110121108B - 视频价值评估方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本公开涉及一种视频价值评估方法及装置。该方法包括：获取待评估视频中的各视频片段对应的标签；根据标签的热度特征，确定待评估视频的价值评估结果，其中，标签的热度特征包括标签本身的热度特征、标签对应视频的热度特征以及标签对应目标对象的热度特征中的至少一种。根据本公开实施例，能够获取待评估视频中的各视频片段对应的标签，并根据标签的热度特征来确定待评估视频的价值评估结果，各视频片段对应的标签能够细致精确地表达视频各部分的特征，标签的热度特征能够客观反映标签对应的价值，从而较准确地确定待评估视频的价值评估结果，实现对视频的价值的准确评估。

Description

视频价值评估方法及装置
技术领域
本公开涉及计算机技术领域，尤其涉及一种视频价值评估方法及装置。
背景技术
如今，视频已经变得大众化，人们可以随时随地通过各种设备(例如，手机、相机等)拍摄视频。而随着版权意识的觉醒，越来越多的用户希望了解其视频的价值，以得到更好的版权保护。
发明内容
有鉴于此，本公开提出了一种视频价值评估方法及装置，能够实现对视频的价值的准确评估。
根据本公开的一方面，提供了一种视频价值评估方法，所述方法包括：
获取待评估视频中的各视频片段对应的标签；
根据所述标签的热度特征，确定所述待评估视频的价值评估结果，
其中，所述标签的热度特征包括所述标签本身的热度特征、所述标签对应视频的热度特征以及所述标签对应目标对象的热度特征中的至少一种。
在一种可能的实现方式中，所述标签本身的热度特征包括标签搜索量以及标签数量中的至少一种，
所述标签对应视频的热度特征包括标签对应视频购买量、标签对应视频售卖价格以及标签对应视频需求量中的至少一种，
所述标签对应目标对象的热度特征包括标签对应人物的热度特征以及标签对应事件的热度特征中的至少一种。
在一种可能的实现方式中，获取待评估视频中的各视频片段对应的标签，包括：
针对所述待评估视频进行视频镜头分割，获得所述待评估视频的多个视频片段；
确定所述多个视频片段中的各视频片段对应的标签。
在一种可能的实现方式中，确定所述多个视频片段中各视频片段对应的标签，包括：
获取所述多个视频片段中各视频片段对应的音频信息；
根据所述音频信息，确定相应的视频片段对应的标签。
在一种可能的实现方式中，确定所述多个视频片段中各视频片段对应的标签，还包括：
确定所述多个视频片段中各视频片段对应的关键帧图像；
根据所述关键帧图像，确定相应的视频片段对应的标签。
在一种可能的实现方式中，根据所述标签的热度特征，确定所述待评估视频的价值评估结果，包括：
根据各视频片段的标签的热度特征，确定各视频片段的标签的评估值；
根据各视频片段的标签的评估值，确定所述待评估视频的价值评估结果。
在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：
接收终端设备发送的对待评估视频的价值进行评估的请求；
获取待评估视频中的各视频片段对应的标签，包括：响应于所述请求，获取待评估视频中的各视频片段对应的标签；
所述方法还包括：
将所述价值评估结果发送给终端设备，并控制终端设备展示所述价值评估结果。
根据本公开的另一方面，提供了一种视频价值评估装置，所述装置包括：
标签获取模块，用于获取待评估视频中的各视频片段对应的标签；
确定模块，用于根据所述标签的热度特征，确定所述待评估视频的价值评估结果，
其中，所述标签的热度特征包括所述标签本身的热度特征、所述标签对应视频的热度特征以及所述标签对应目标对象的热度特征中的至少一种。
在一种可能的实现方式中，所述标签本身的热度特征包括标签搜索量以及标签数量中的至少一种，
所述标签对应视频的热度特征包括标签对应视频购买量、标签对应视频售卖价格以及标签对应视频需求量中的至少一种，
所述标签对应目标对象的热度特征包括标签对应人物的热度特征以及标签对应事件的热度特征中的至少一种。
在一种可能的实现方式中，所述标签获取模块包括：
视频片段获取子模块，用于针对所述待评估视频进行视频镜头分割，获得所述待评估视频的多个视频片段；
标签确定子模块，用于确定所述多个视频片段中的各视频片段对应的标签。
在一种可能的实现方式中，所述标签确定子模块包括：
音频信息获取子模块，用于获取所述多个视频片段中各视频片段对应的音频信息；
第一标签确定子模块，用于根据所述音频信息，确定相应的视频片段对应的标签。
在一种可能的实现方式中，所述标签确定子模块还包括：
图像确定子模块，用于确定所述多个视频片段中各视频片段对应的关键帧图像；
第二标签确定子模块，用于根据所述关键帧图像，确定相应的视频片段对应的标签。
在一种可能的实现方式中，所述确定模块包括：
评估值确定子模块，用于根据各视频片段的标签的热度特征，确定各视频片段的标签的评估值；
价值评估结果确定子模块，用于根据各视频片段的标签的评估值，确定所述待评估视频的价值评估结果。
在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：
请求接收模块，用于接收终端设备发送的对待评估视频的价值进行评估的请求；
所述标签获取模块包括：
标签获取子模块，用于响应于所述请求，获取待评估视频中的各视频片段对应的标签；
所述装置还包括：
控制模块，用于将所述价值评估结果发送给终端设备，并控制终端设备展示所述价值评估结果。
根据本公开的另一方面，提供了一种视频价值评估装置，包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为执行上述方法。
根据本公开的另一方面，提供了一种非易失性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，其中，所述计算机程序指令被处理器执行时实现上述视频价值评估方法。
根据本公开实施例，能够获取待评估视频中的各视频片段对应的标签，并根据标签的热度特征来确定待评估视频的价值评估结果，各视频片段对应的标签能够细致精确地表达视频各部分的特征，标签的热度特征能够客观反映标签对应的价值，从而较准确地确定待评估视频的价值评估结果，实现对视频的价值的准确评估。
根据下面参考附图对示例性实施例的详细说明，本公开的其它特征及方面将变得清楚。
附图说明
包含在说明书中并且构成说明书的一部分的附图与说明书一起示出了本公开的示例性实施例、特征和方面，并且用于解释本公开的原理。
图1是根据一示例性实施例示出的一种视频价值评估方法的流程图。
图2是根据一示例性实施例示出的一种视频价值评估方法的流程图。
图3是根据一示例性实施例示出的一种视频价值评估方法的流程图。
图4是根据一示例性实施例示出的一种视频价值评估方法的流程图。
图5是根据一示例性实施例示出的一种视频价值评估方法的应用场景的示意图。
图6是根据一示例性实施例示出的一种视频价值评估装置的框图。
图7是根据一示例性实施例示出的一种视频价值评估装置的框图。
图8是根据一示例性实施例示出的一种视频价值评估装置的框图。
具体实施方式
以下将参考附图详细说明本公开的各种示例性实施例、特征和方面。附图中相同的附图标记表示功能相同或相似的元件。尽管在附图中示出了实施例的各种方面，但是除非特别指出，不必按比例绘制附图。
在这里专用的词“示例性”意为“用作例子、实施例或说明性”。这里作为“示例性”所说明的任何实施例不必解释为优于或好于其它实施例。
另外，为了更好的说明本公开，在下文的具体实施方式中给出了众多的具体细节。本领域技术人员应当理解，没有某些具体细节，本公开同样可以实施。在一些实例中，对于本领域技术人员熟知的方法、手段、元件和电路未作详细描述，以便于凸显本公开的主旨。
图1是根据一示例性实施例示出的一种视频价值评估方法的流程图。该方法可应用于服务器中。如图1所示，根据本公开实施例的视频价值评估方法包括：
在步骤S11中，获取待评估视频中的各视频片段对应的标签；
在步骤S12中，根据所述标签的热度特征，确定所述待评估视频的价值评估结果，
其中，所述标签的热度特征包括所述标签本身的热度特征、所述标签对应视频的热度特征以及所述标签对应目标对象的热度特征中的至少一种。根据本公开实施例，能够获取待评估视频中的各视频片段对应的标签，并根据标签的热度特征，例如，根据标签本身的热度特征、所述标签对应视频的热度特征以及所述标签对应目标对象的热度特征中的至少一种，来确定待评估视频的价值评估结果，各视频片段对应的标签能够细致精确地表达视频各部分的特征，标签的热度特征能够客观反映标签对应的价值，这样，服务器可以根据待评估视频中的各视频片段对应的标签的热度特征，较准确地确定待评估视频的价值评估结果，实现对视频的价值的准确评估。
举例来说，服务器可以获取待评估视频中的各视频片段对应的标签，例如，可以将待评估视频拆分为多个视频片段，服务器可以分别获取待评估视频中的各视频片段对应的标签。其中，各视频片段对应的标签可用于表示各视频片段所包含的多种信息，例如，该视频片段内容的分类信息、该视频片段场景、人物、发生的事件等与视频片段内容相关的信息、该视频片段拍摄地点、拍摄演员等与视频片段相关的周边信息等。
例如，待评估视频中的视频片段a为男主角和女主角在超市相遇，则该视频片段a的标签可以包括视频片段a内容的分类信息(例如，爱情等)、该视频片段场景、人物、发生的事件等与视频片段内容相关的信息(例如，超市、相遇、男主角、女主角、四目相对等)、该视频片段拍摄地点(例如，某某超市等)、拍摄演员(例如，视频片段a出现的演员的真实姓名等)。本领域技术人员应理解，各视频片段对应的标签可以包括多种形式，不限于上述示例，只要标签是与各视频片段包含的信息相关即可，本公开对此不作限制。
在一种可能的实现方式中，服务器在获取到所述待评估视频中的各视频片段对应的标签后，可以根据标签的热度特征，确定待评估视频的价值评估结果。其中，热度特征可以是能够反映标签、标签对应的视频、或者标签对应的目标对象的热门程度(或者说市场价值)的任意特征。标签的热度特征可基于与标签相关的各类数据得到，例如可基于服务器对历史数据的统计而自动获得。
举例来说，标签的热度特征可以包括标签本身的热度特征、所述标签对应视频的热度特征以及所述标签对应目标对象的热度特征中的至少一种。例如，标签的热度特征可以包括标签本身的热度特征，或者包括标签对应视频的热度特征，或者包括标签对应目标对象的热度特征，也可以同时包括标签本身的热度特征、所述标签对应视频的热度特征以及所述标签对应目标对象的热度特征中的多种。本领域技术人员应理解，标签本身的热度特征可包括所有与标签本身相关的各类数据信息，标签对应视频的热度特征可包括与标签对应视频相关的各类数据信息，标签对应目标对象的热度特征可包括与标签相关的各种目标对象的热度特征，标签本身的热度特征、标签对应视频的热度特征以及标签对应目标对象的热度特征均可以包括多种形式，本公开对此不作限制。
在一种可能的实现方式中，所述标签本身的热度特征包括标签搜索量以及标签数量中的至少一种。
举例来说，标签的热度特征可包括标签本身的热度特征，其中，标签本身的热度特征可包括所有与标签本身相关的各类数据信息。例如，标签本身的热度特征可包括标签搜索量以及标签数量中的至少一种。其中，标签搜索量可以是所有与标签的被搜索次数相关的数据信息，标签搜索量可以包括多种形式，例如，一定时间周期内或用户范围内的标签搜索量等。例如，可以包括近7天内的标签搜索总量、近几年的标签搜索总量、近一个月的标签日均搜索量、某个年龄范围内用户的近一年的日均搜索量等。标签的搜索量越大，可以反映标签的热门程度越高，价值更大。本领域技术人员应理解，标签搜索量可以包括多种形式，不限于上述示例，只要是与标签的搜索次数相关的数据信息即可，本公开对此不作限制。
标签数量可以是所有与标签的数量相关的数据信息。例如，标签数量可以包括标签的总数量(例如，服务器中存储的某标签的总数量)，或者一定时间或者用户范围内出现的标签的总数量(例如，近7天或某个年龄用户范围内出现的标签的总数量)，或者某视频对应的标签的总数量(例如，某个视频对应的所有标签的数量)，或者某种特定的标签的数量(例如，命中热点词汇的标签的数量等)。标签数量越大，可以反映标签的热门程度越高，或者价值越大。本领域技术人员应理解，标签数量可以包括多种形式，不限于上述示例，只要是所有与标签的数量相关的数据信息即可，本公开对此不作限制。
通过这种方式，利用标签本身的热度特征可以细致精确地表达视频各部分的特征，并能够客观反映标签对应的价值，从而准确评估待评估视频的价值。本领域技术人员应理解，标签本身的热度特征可以包括多种形式，不限于上述示例。
在一种可能的实现方式中，所述标签对应视频的热度特征可以包括标签对应视频购买量、标签对应视频售卖价格以及标签对应视频需求量中的至少一种。
举例来说，标签的热度特征可包括标签对应视频的热度特征。其中，标签对应视频的热度特征可包括与标签对应视频相关的各类数据信息。例如，标签对应视频的热度特征还可以包括标签对应视频购买量、标签对应视频售卖价格以及标签对应视频需求量中的至少一种。
其中，标签对应视频购买量可以是指某一标签对应视频被购买的次数或者某一标签对应视频的售卖次数。例如，某一个标签对应视频被售卖了180次，则标签对应视频购买量为180。购买量越大，反映标签对应视频的热门程度越高，或者说价值越大，即标签的价值越大。
标签对应视频售卖价格可以是指某一标签对应视频的各种售卖价格，例如，可以包括标签对应视频售卖历史最高价、标签对应视频售卖平均价格等。例如，某一标签对应视频售卖次数为3次，售卖价格分别为500元、200元以及200元，则标签对应视频售卖历史最高价为500元。标签对应视频售卖平均价格为300元。售卖价格越高，反映标签对应视频的热门程度越高，或者说价值越大，即标签的价值越大。
标签对应视频需求量可以是某一标签对应视频的需求数量。例如，某一标签对应视频被加入购物车100次，则标签对应视频需求量为100。需求量越大，反映标签对应视频的热门程度越高，或者说价值越大，即标签的价值越大。
通过这种方式，利用标签对应视频的热度特征可以客观反映标签相应的价值，从而准确评估待评估视频的价值。本领域技术人员应理解，标签对应视频的热度特征可以包括多种形式，不限于上述示例，只要是与标签对应视频相关的各类数据信息即可，本公开对此不作限制。
在一种可能的实现方式中，所述标签对应目标对象的热度特征可包括标签对应人物的热度特征以及标签对应事件的热度特征中的至少一种。
举例来说，标签的热度特征可包括标签对应目标对象的热度特征。其中，标签对应目标对象的热度特征可包括与标签相关的各种目标对象的热度特征。例如，可以包括标签对应人物的热度特征以及标签对应事件的热度特征中的至少一种。其中，标签对应人物的热度特征可包括该标签对应人物的各类热度特征。例如，某一标签对应某个人Z(例如，某个明星)，Z具有一定的热度特征(例如，可以通过关于Z的各搜索引擎的搜索量、微博热度等各类信息，确定Z的热度特征)，Z的热度特征也可用于衡量该标签的热度特征，此时，该标签的热度特征可包括Z的热度特征。
标签对应事件的热度特征可包括该标签对应事件的各类热度特征。例如，某一标签对应某个事件Y(例如，某跨国刑事案件)，该事件Y具有一定的热度特征(例如，可以通过关于Y的各搜索引擎的搜索量、微博热度等各类信息，确定Y的热度特征)，则Y的热度特征也可用于衡量该标签的热度特征，此时，该标签的热度特征可包括Y的热度特征。
通过这种方式，利用标签对应目标对象的热度特征可以客观反映标签相应价值，从而准确评估待评估视频的价值。本领域技术人员应理解，标签对应目标对象的热度特征可以包括多种形式，不限于上述示例，只要是与标签相关的各种目标对象的热度特征即可，本公开对此不作限制。
举例来说，服务器获取到待评估视频A中的各视频片段对应的标签(例如，共50个标签)，服务器可以根据这50个标签的热度特征，例如，综合考虑这50个标签的标签本身的热度特征、所述标签对应视频的热度特征以及所述标签对应目标对象的热度特征等，确定该待评估视频A的价值评估结果，例如，根据这50个标签的热度特征，确定待评估视频A的价值评估结果为300元。本领域技术人员应理解，服务器可以主动对其存储或获取的视频进行价值评估，也可以响应终端设备发送的对待评估视频的价值进行评估的请求，对待评估视频的价值进行评估，本公开对此不作限制。
图2是根据一示例性实施例示出的一种视频价值评估方法的流程图。在一种可能的实现方式中，如图2所示，所述方法还包括：
在步骤S13中，接收终端设备发送的对待评估视频的价值进行评估的请求。
举例来说，服务器可以接收终端设备发送的对待评估视频的价值进行评估的请求。例如，用户拍摄了一段视频，其希望评估该视频的价值。用户可以通过其终端设备上传该视频，并发送对该视频的价值进行评估的请求。此时，服务器接收用户终端设备发送的对待评估视频的价值进行评估的请求。
在一种可能的实现方式中，如图2所示，步骤S11可以包括：
在步骤S111中，响应于所述请求，获取待评估视频中的各视频片段对应的标签。
举例来说，服务器可以响应于终端设备发送的对待评估视频的价值进行评估的请求，并获取该待评估视频中的各视频片段对应的标签。例如，服务器在接收到终端设备发送的对待评估视频的价值进行评估的请求时，响应该请求，获取终端设备上传的待评估视频。服务器可以将该待评估视频拆分出多个视频片段，并分别获取各视频片段对应的标签。这样，用户可以通过其终端设备发起针对待评估视频的价值进行评估的请求，以获取其视频的评估价值。
图3是根据一示例性实施例示出的一种视频价值评估方法的流程图。在一种可能的实现方式中，如图3所示，步骤S11可以包括：
在步骤S112中，针对所述待评估视频进行视频镜头分割，获得所述待评估视频的多个视频片段。
举例来说，服务器可以针对待评估视频进行视频镜头分割，获得待评估视频的多个视频片段。例如，服务器可以对待评估视频的画面进行逐帧检测，例如，对画面内容进行特征提取、场景识别等，当画面内容差异较大时，进行视频镜头分割，从而获得待评估视频的多个视频片段。
需要说明的是，服务器在对待评估视频进行视频镜头分割时，可以是将该待评估视频分割为多个视频片段(例如，将待评估视频剪裁为5个视频片段，生成或存储为视频片段1到视频片段5)，也可以是通过记录每个视频片段的起始时间点和结束时间点来对待评估视频进行视频镜头分割，确定待评估视频的多个视频片段的。此时，并非真正切分待评估视频，而是通过记录多组起始时间点和结束时间点，来对待评估视频进行视频镜头分割。例如，针对待评估视频A，可以在服务器数据库中记录多个视频片段对应的多组起始时间点和结束时间点(例如，第一组起始时间点和结束时间点分别为00:00和02:00、第二组起始时间点和结束时间点分别为02:00和03:00等)。
通过这种方式，服务器可以获取待评估视频的多个视频片段。本领域技术人员应理解，可以通过多种方式对待评估视频进行视频镜头分割，获得所述待评估视频的多个视频片段，例如，服务器可以结合关键帧比较技术和运动追踪技术，识别出该待评估视频的场景转换点，并针对所述待评估视频进行视频镜头分割，确定所述待评估视频的多个视频片段，不限于上述示例，只要可以对待评估视频进行视频镜头分割，获得所述待评估视频的多个视频片段即可，本公开对此不作限制。
在步骤S113中，确定所述多个视频片段中的各视频片段对应的标签。
举例来说，服务器可以确定多个视频片段中的各视频片段对应的标签。例如，服务器针对待评估视频进行视频镜头分割，获得待评估视频包括5个视频片段，服务器可以分别确定这5个视频片段对应的标签。举例来说，服务器可以分别对这5个视频片段进行内容识别，例如，可以进行音频识别、图像识别、文字识别等，识别出5个视频片段中包括的各种信息，将这些信息确定为各视频片段对应的标签。
通过这种方式，服务器可以较全面地、较准确地获取待评估视频中各视频片段对应的标签，从而更加精确地对视频价值进行评估。本领域技术人员应理解，服务器可以通过多种方式确定各视频片段对应的标签，只要可以确定多个视频片段中的各视频片段对应的标签即可，本公开对此不作限制。
在一种可能的实现方式中，步骤S113可以包括：
获取所述多个视频片段中各视频片段对应的音频信息；
根据所述音频信息，确定相应的视频片段对应的标签。
举例来说，服务器可以获取所述多个视频片段中各视频片段对应的音频信息，并根据音频信息，确定相应的视频片段对应的标签。例如，服务器可以提取多个视频片段中各视频片段对应的音频信息，并通过自动语音识别技术ASR(Automatic SpeechRecognition)对音频信息进行语音识别。例如，识别出多个视频片段中各视频片段的音频信息所对应的文字结果，服务器可以对文字结果进行分词处理，提取出该文字结果的关键词，并将关键词确定为视频片段对应的标签。
通过这种方式，服务器可以通过多个视频片段中各视频片段对应的音频信息，确定相应的视频片段对应的标签，实现从视频片段的音频维度确定各视频片段的标签。本领域技术人员应理解，可以通过多种方式提取多个视频片段中各视频片段对应的音频内容，例如，服务器可以在对待评估视频进行视频镜头分割，确定所述待评估视频的多个视频片段后进行分段提取音频信息，也可以提取整个待评估视频的音频信息，并按照通过视频镜头分割确定的多个视频片段，确定各视频片段对应的音频信息。另外，服务器可以通过多种方式根据音频信息，确定相应的视频片段对应的标签，例如，基于深度学习技术的语音识别技术等，只要可以获取所述多个视频片段中各视频片段对应的音频信息，并根据所述音频信息，确定相应的视频片段对应的标签即可，本公开对此不作限制。
在一种可能的实现方式中，步骤S113还可以包括：
确定所述多个视频片段中各视频片段对应的关键帧图像；
根据所述关键帧图像，确定相应的视频片段对应的标签。
举例来说，服务器可以确定多个视频片段中各视频片段对应的关键帧图像，并根据关键帧图像，确定相应的视频片段对应的标签。例如，服务器针对待评估视频进行视频镜头分割，获得的多个视频片段中各视频片段的场景、内容近乎相同。服务器可以分别确定多个视频片段中各视频片段对应的关键帧图像，例如，将各视频片段最后一帧图像确定为各视频片段对应的关键帧图像。服务器可以根据关键帧图像，确定相应的视频片段对应的标签。例如，可以对关键帧图像进行图像识别(例如，人脸识别、物品识别等)，举例来说，可以通过基于神经网络训练好的人脸识别模型、物品识别模型对关键帧图像进行人脸识别、物品识别，将识别出的人脸、物品等信息确定为相应的视频片段对应的标签。另外，服务器还可以对关键帧图像进行文字识别，例如，关键帧图像包括字幕等文字信息，服务器可以通过利用光学字符识别OCR(Optical Character Recognition)技术对关键帧图像进行文字识别，例如，通过OCR的中文识别技术，识别出关键帧图像中的字幕，并针对识别出的文字结果进行分词处理，提取出该文字结果的关键词，并将关键词确定为视频片段对应的标签。
通过这种方式，服务器可以通过多个视频片段中各视频片段对应的关键帧图像，确定相应的视频片段对应的标签，实现从视频片段的图像维度、文字维度确定各视频片段对应的标签。本领域技术人员应理解，可以通过多种方式确定各视频片段的关键帧图像，例如，将最后一帧图像或者随机一帧图像确定为关键帧图像。服务器可以根据所述关键帧图像，通过多种方式确定相应的视频片段对应的标签，不限于上述示例的图像识别、文字识别等，只要可以确定所述多个视频片段中各视频片段对应的关键帧图像，并根据所述关键帧图像，确定相应的视频片段对应的标签即可，本公开对此不作限制。
图4是根据一示例性实施例示出的一种视频价值评估方法的流程图。在一种可能的实现方式中，如图4所示，步骤S12可以包括：
在步骤S121中，根据各视频片段的标签的热度特征，确定各视频片段的标签的评估值。
举例来说，服务器可以根据各视频片段的标签的热度特征，确定各视频片段的标签的评估值。
在一种可能的实现方式中，服务器中创建有标签库，该标签库里存储有一些有价值的标签(例如，包括人为认为有价值的标签、各大搜索引擎的热词等)，该标签库还可以包括标签的一些热度信息，例如，可以根据大数据得到用户搜索标签的标签搜索量(例如，某一标签被搜索了7000次等)、标签对应视频购买量(例如，某一标签对应视频被购买了180次等)、标签对应视频售卖价格(例如，可以包括标签对应视频售卖历史最高价、标签对应视频售卖平均价格等)、标签对应视频需求量(例如，标签对应视频有100个需求，例如被加入购物车100次)、标签数量(例如，服务器中存储的某标签的总数量，或者一定时间或用户范围内出现的某标签的总数量，或者某视频对应的标签的总数量)、标签对应人物的热度特征(例如，某一标签对应明星X，该明星X的各热度特征的平均数值等)以及标签对应事件的热度特征(例如，某一标签对应事件Y，该事件Y的热度特征的数值等)等标签的热度信息。服务器可以根据各视频片段的标签的热度特征，确定各视频片段的标签的评估值。
举例来说，当服务器获取该待评估视频的标签为50个(标签数量)时，服务器可以将该待评估视频的标签的各种热度信息与标签库中的各种信息进行比对，确定各标签的评估值。例如，可以分别根据这50个标签的热度特征，确定出这50个标签分别对应的评估值。现以标签1为例，示例性说明确定标签的评估值的一种方法。例如，服务器可以根据标签对应视频售卖历史最高价、标签对应视频售卖平均价格、用户定价等信息中的一种或多种确定该标签的基础价格。例如，服务器根据标签1对应视频售卖平均价格，确定标签1的基础价格为400元。服务器可以根据标签1对应视频售卖历史最高价、标签1搜索量以及标签1对应视频需求量对该标签1的基础价格进行调整，确定标签1的评估值。
在一种可能的实现方式中，可以通过公式(1)确定标签的评估值。
f＝b+2×((h-b)×k1)+1×((h-b)×k2) (1)
其中，f表示标签的评估值，b表示标签的基础价格，h表示标签对应视频售卖历史最高价，k1表示标签对应视频需求量对应的调整系数，2是标签对应视频需求量对应的调整比重，k2表示标签搜索量对应的调整系数，1是标签搜索量对应的调整比重，其中，f、b、h、k1以及k2为正数。
举例来说，标签1的基础价格为400元，标签1对应视频售卖历史最高价为800元，标签1搜索量为7000(对应的调整系数k2为0.7)，标签1对应视频需求量为180(对应的调整系数k1为1)，则可以根据公式(1)计算400+2×((800-400)×1)+1+((800-400)×0.7)＝1480，得到标签1的评估值为1480。
通过这种方式，服务器可以根据各视频片段的标签的热度特征，确定各视频片段的标签的评估值，该标签的评估值可用于确定待评估视频的价值评估结果。本领域技术人员应理解，可以通过多种方式根据各视频片段的标签的热度特征，确定各视频片段的标签的评估值，例如，标签库中存在标签x，该标签x与待确定评估值的标签1的热度特征相似，则可以将该标签x对应视频的历史售卖平均价格确定为标签1的评估值。也可以如上文所述，先通过多种方式确定标签的基础价格，并结合标签搜索量、标签对应视频购买量以及标签对应视频需求量等一种或多种标签热度信息，对该标签的基础价格进行调整，确定标签的评估值。其中，在通过多种标签热度特征对标签的基础价格进行调整时，标签的多种热度特征可以具有不同的调整比重(例如，公式(1)中，标签对应视频需求量对应的调整比重为2，标签搜索量对应的调整比重为1，可以表示在确定标签的评估值时，标签对应视频需求量比标签搜索量对标签的评估值影响大)。另外，每一种热度特征对应的调整系数也可以根据热度特征的数值进行确定，例如，标签对应视频需求量对应的调整系数范围可以在0到1之间，当标签对应视频需求量较小时，其对应的调整系数接近于0，当标签对应视频需求量较大时(例如，标签对应视频需求量为180，较大)，其对应的调整系数接近于1(例如，标签对应视频需求量为180对应的调整系数为1)。另外，服务器还可以结合标签对应目标对象的热度特征，确定标签的评估值。例如，通过公式(1)得到标签1的评估值为1480，因该标签对应目标对象热度较高(例如，该标签对应事件为热搜事件)，则可以在通过公式(1)得到的标签1的评估值的基础上，对该评估值进行调整，例如，可以设置调整系数(例如，调整系数为2)，则标签1的评估值可以为2960。只要可以根据各视频片段的标签的热度特征，确定各视频片段的标签的评估值即可，本公开对此不作限制。
如图4所示，在步骤S122中，根据各视频片段的标签的评估值，确定所述待评估视频的价值评估结果。
举例来说，服务器可以根据各视频片段的标签的评估值，确定所述待评估视频的价值评估结果。例如，可以对这50个标签设置不同的权重，且这50个标签的权重和为1，通过这50个标签分别对应的评估值以及相应标签的权重，通过计算标签的评估值加权和的方式，确定待评估视频的价值评估结果。现以待评估视频包括3个标签为例，说明如何根据标签的评估值，确定待评估视频的价值评估结果。例如，3个标签的评估值分别为400元、200元以及500元，3个标签的权重依次为0.1、0.2以及0.7(3个标签的权重和为1)，则可以根据公式400×0.1+200×0.2+500×0.7＝430，确定该待评估视频的价值评估结果为430元。本领域技术人员应理解，该待评估视频的价值评估结果可用于评价该待评估视频的价值，也可用于评价提供该待评估视频的人员的价值，例如，可以获取到视频提供者所提供的多个视频的价值评估结果，可以通过视频提供者的多个视频的价值评估结果对该视频提供者的价值进行评估等，本公开对该待评估视频的价值评估结果的应用场景不作限制。
通过这种方式，可以根据各视频片段的标签的评估值，较准确地确定所述待评估视频的价值评估结果。本领域技术人员应理解，在根据各视频片段的标签的评估值，确定所述待评估视频的价值评估结果时，各标签的权重可以灵活设置，例如，对出现频率较大或为搜索热词的标签设置较高的权重等，只要可以根据各视频片段的标签的评估值，确定所述待评估视频的价值评估结果即可，本公开对此不作限制。
在一种可能的实现方式中，如图2所示，所述方法还包括：
在步骤S14中，将所述价值评估结果发送给终端设备，并控制终端设备展示所述价值评估结果。
举例来说，服务器可以将价值评估结果发送给终端设备，并控制终端设备展示所述价值评估结果。例如，服务器根据待评估视频A的各视频片段对应的标签的热度特征，确定待评估视频B的价值评估结果为200元时，服务器可以将待评估视频B的价值评估结果发送给终端设备，并控制终端设备展示所述价值评估结果。例如，控制终端设备显示：待评估视频B的价值为200元。
通过这种方式，可以便利用户准确了解待评估视频的价值评估结果。本领域技术人员应理解，可以通过相关技术中公知的方式将所述价值评估结果发送给终端设备，并控制终端设备展示所述价值评估结果，本公开对此不作限制。
应用示例
以下结合“评估视频C的价值”作为一个示例性应用场景，给出根据本公开实施例的应用示例，以便于理解视频价值评估方法的流程。本领域技术人员应理解，以下应用示例仅仅是出于便于理解本公开实施例的目的，不应视为对本公开实施例的限制。
图5是根据一示例性实施例示出的一种视频价值评估方法的应用场景的示意图。如图5所示，在该应用示例中，用户通过其手机拍摄了视频C，用户希望评价视频C的价值。在该应用示例中，用户可以通过其手机上传视频C至视频价值评估的服务器。
在该应用示例中，服务器在接收到用户手机发送的对视频C的价值进行评估的请求时，可以获取该视频C的各视频片段对应的标签。例如，服务器可以针对视频C进行视频镜头分割，获得视频C的多个视频片段。服务器可以视频C的多个视频片段中的各视频片段对应的标签。
在该应用示例中，服务器可以获取视频C的多个视频片段对应的音频信息，并根据多个视频片段对应的音频信息，确定相应的视频片段对应的标签。在该应用示例中，服务器还可以确定视频C的多个视频片段对应的关键帧图像(例如，取各视频片段中间图像作为多个视频片段对应的关键帧图像)，服务器可以根据关键帧图像，确定相应的视频片段对应的标签。
在该应用示例中，服务器确定视频C中的各视频片段对应的标签(例如20个)。服务器根据20个标签的热度特征，确定视频C的价值评估结果。在该应用示例中，服务器可以根据各视频片段的标签的热度特征，确定各视频片段的标签的评估值，并根据各视频片段的标签的评估值，确定视频C的价值评估结果(例如，确定出视频C的价值评估结果为50元)。
在该应用示例中，服务器可以将价值评估结果发送给用户的手机，并控制手机展示该价值评估结果。例如，如图5所示，在用户手机上展示：视频C的价值为50元。
根据本公开实施例，能够获取待评估视频中的各视频片段对应的标签，并根据标签的热度特征，例如，根据标签本身的热度特征、所述标签对应视频的热度特征以及所述标签对应目标对象的热度特征中的至少一种，来确定待评估视频的价值评估结果，各视频片段对应的标签能够细致精确地表达视频各部分的特征，标签的热度特征能够客观反映标签对应的价值，这样，服务器可以根据待评估视频中的各视频片段对应的标签的热度特征，较准确地确定待评估视频的价值评估结果，实现对视频的价值的准确评估。
图6是根据一示例性实施例示出的一种视频价值评估装置的框图。如图6所示，所述视频价值评估装置包括：
标签获取模块61，用于获取待评估视频中的各视频片段对应的标签；
确定模块62，用于根据所述标签的热度特征，确定所述待评估视频的价值评估结果，
其中，所述标签的热度特征包括所述标签本身的热度特征、所述标签对应视频的热度特征以及所述标签对应目标对象的热度特征中的至少一种。
在一种可能的实现方式中，所述标签本身的热度特征包括标签搜索量以及标签数量中的至少一种，
所述标签对应视频的热度特征包括标签对应视频购买量、标签对应视频售卖价格以及标签对应视频需求量中的至少一种，
所述标签对应目标对象的热度特征包括标签对应人物的热度特征以及标签对应事件的热度特征中的至少一种。
图7是根据一示例性实施例示出的一种视频价值评估装置的框图。如图7所示，在一种可能的实现方式中，所述标签获取模块61包括：
视频片段获取子模块612，用于针对所述待评估视频进行视频镜头分割，获得所述待评估视频的多个视频片段；
标签确定子模块613，用于确定所述多个视频片段中的各视频片段对应的标签。
在一种可能的实现方式中，所述标签确定子模块613包括：
音频信息获取子模块，用于获取所述多个视频片段中各视频片段对应的音频信息；
第一标签确定子模块，用于根据所述音频信息，确定相应的视频片段对应的标签。
在一种可能的实现方式中，所述标签确定子模块613还包括：
图像确定子模块，用于确定所述多个视频片段中各视频片段对应的关键帧图像；
第二标签确定子模块，用于根据所述关键帧图像，确定相应的视频片段对应的标签。
如图7所示，在一种可能的实现方式中，所述确定模块62包括：
评估值确定子模块621，用于根据各视频片段的标签的热度特征，确定各视频片段的标签的评估值；
价值评估结果确定子模块622，用于根据各视频片段的标签的评估值，确定所述待评估视频的价值评估结果。
如图7所示，在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：
请求接收模块63，用于接收终端设备发送的对待评估视频的价值进行评估的请求；
所述标签获取模块61包括：
标签获取子模块611，用于响应于所述请求，获取待评估视频中的各视频片段对应的标签；
所述装置还包括：
控制模块64，用于将所述价值评估结果发送给终端设备，并控制终端设备展示所述价值评估结果。
图8是根据一示例性实施例示出的一种视频价值评估装置的框图。例如，装置1900可以被提供为一服务器。参照图8，装置1900包括处理组件1922，其进一步包括一个或多个处理器，以及由存储器1932所代表的存储器资源，用于存储可由处理组件1922的执行的指令，例如应用程序。存储器1932中存储的应用程序可以包括一个或一个以上的每一个对应于一组指令的模块。此外，处理组件1922被配置为执行指令，以执行上述方法。
装置1900还可以包括一个电源组件1926被配置为执行装置1900的电源管理，一个有线或无线网络接口1950被配置为将装置1900连接到网络，和一个输入输出(I/O)接口1958。装置1900可以操作基于存储在存储器1932的操作系统，例如Windows ServerTM，MacOS XTM，UnixTM,LinuxTM，FreeBSDTM或类似。
在示例性实施例中，还提供了一种非易失性计算机可读存储介质，例如包括计算机程序指令的存储器1932，上述计算机程序指令可由装置1900的处理组件1922执行以完成上述方法。
本公开可以是系统、方法和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质，其上载有用于使处理器实现本公开的各个方面的计算机可读程序指令。
计算机可读存储介质可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是――但不限于――电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：便携式计算机盘、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)、静态随机存取存储器(SRAM)、便携式压缩盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能盘(DVD)、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。这里所使用的计算机可读存储介质不被解释为瞬时信号本身，诸如无线电波或者其他自由传播的电磁波、通过波导或其他传输媒介传播的电磁波(例如，通过光纤电缆的光脉冲)、或者通过电线传输的电信号。
这里所描述的计算机可读程序指令可以从计算机可读存储介质下载到各个计算/处理设备，或者通过网络、例如因特网、局域网、广域网和/或无线网下载到外部计算机或外部存储设备。网络可以包括铜传输电缆、光纤传输、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。每个计算/处理设备中的网络适配卡或者网络接口从网络接收计算机可读程序指令，并转发该计算机可读程序指令，以供存储在各个计算/处理设备中的计算机可读存储介质中。
用于执行本公开操作的计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构(ISA)指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码，所述编程语言包括面向对象的编程语言—诸如Smalltalk、C++等，以及常规的过程式编程语言—诸如“C”语言或类似的编程语言。计算机可读程序指令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)。在一些实施例中，通过利用计算机可读程序指令的状态信息来个性化定制电子电路，例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列(FPGA)或可编程逻辑阵列(PLA)，该电子电路可以执行计算机可读程序指令，从而实现本公开的各个方面。
这里参照根据本公开实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本公开的各个方面。应当理解，流程图和/或框图的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合，都可以由计算机可读程序指令实现。
这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其它可编程数据处理装置的处理器，从而生产出一种机器，使得这些指令在通过计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行时，产生了实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的装置。也可以把这些计算机可读程序指令存储在计算机可读存储介质中，这些指令使得计算机、可编程数据处理装置和/或其他设备以特定方式工作，从而，存储有指令的计算机可读介质则包括一个制造品，其包括实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的各个方面的指令。
也可以把计算机可读程序指令加载到计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上，使得在计算机、其它可编程数据处理装置或其它设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而使得在计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上执行的指令实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作。
附图中的流程图和框图显示了根据本公开的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或指令的一部分，所述模块、程序段或指令的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
以上已经描述了本公开的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术的技术改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。

Claims (16)

1.一种视频价值评估方法，其特征在于，所述方法包括：
获取待评估视频中的各视频片段对应的标签，所述标签用于表示所述视频片段包含的信息；
根据所述待评估视频中各个视频片段对应的标签的热度特征，确定所述待评估视频的价值评估结果，
其中，所述标签的热度特征包括所述标签本身的热度特征、所述标签对应视频的热度特征以及所述标签对应目标对象的热度特征中的至少一种。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述标签本身的热度特征包括标签搜索量以及标签数量中的至少一种，
所述标签对应视频的热度特征包括标签对应视频购买量、标签对应视频售卖价格以及标签对应视频需求量中的至少一种，
所述标签对应目标对象的热度特征包括标签对应人物的热度特征以及标签对应事件的热度特征中的至少一种。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取待评估视频中的各视频片段对应的标签，包括：
针对所述待评估视频进行视频镜头分割，获得所述待评估视频的多个视频片段；
确定所述多个视频片段中的各视频片段对应的标签。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，确定所述多个视频片段中各视频片段对应的标签，包括：
获取所述多个视频片段中各视频片段对应的音频信息；
根据所述音频信息，确定相应的视频片段对应的标签。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，确定所述多个视频片段中各视频片段对应的标签，还包括：
确定所述多个视频片段中各视频片段对应的关键帧图像；
根据所述关键帧图像，确定相应的视频片段对应的标签。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述标签的热度特征，确定所述待评估视频的价值评估结果，包括：
根据各视频片段的标签的热度特征，确定各视频片段的标签的评估值；
根据各视频片段的标签的评估值，确定所述待评估视频的价值评估结果。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
接收终端设备发送的对待评估视频的价值进行评估的请求；
获取待评估视频中的各视频片段对应的标签，包括：响应于所述请求，获取待评估视频中的各视频片段对应的标签；
所述方法还包括：
将所述价值评估结果发送给终端设备，并控制终端设备展示所述价值评估结果。
8.一种视频价值评估装置，其特征在于，所述装置包括：
标签获取模块，用于获取待评估视频中的各视频片段对应的标签，所述标签用于表示所述视频片段包含的信息；
确定模块，用于根据所述待评估视频中各个视频片段对应的标签的热度特征，确定所述待评估视频的价值评估结果，
其中，所述标签的热度特征包括所述标签本身的热度特征、所述标签对应视频的热度特征以及所述标签对应目标对象的热度特征中的至少一种。
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，
所述标签本身的热度特征包括标签搜索量以及标签数量中的至少一种，
所述标签对应视频的热度特征包括标签对应视频购买量、标签对应视频售卖价格以及标签对应视频需求量中的至少一种，
所述标签对应目标对象的热度特征包括标签对应人物的热度特征以及标签对应事件的热度特征中的至少一种。
10.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述标签获取模块包括：
视频片段获取子模块，用于针对所述待评估视频进行视频镜头分割，获得所述待评估视频的多个视频片段；
标签确定子模块，用于确定所述多个视频片段中的各视频片段对应的标签。
11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述标签确定子模块包括：
音频信息获取子模块，用于获取所述多个视频片段中各视频片段对应的音频信息；
第一标签确定子模块，用于根据所述音频信息，确定相应的视频片段对应的标签。
12.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述标签确定子模块还包括：
图像确定子模块，用于确定所述多个视频片段中各视频片段对应的关键帧图像；
第二标签确定子模块，用于根据所述关键帧图像，确定相应的视频片段对应的标签。
13.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述确定模块包括：
评估值确定子模块，用于根据各视频片段的标签的热度特征，确定各视频片段的标签的评估值；
价值评估结果确定子模块，用于根据各视频片段的标签的评估值，确定所述待评估视频的价值评估结果。
14.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
请求接收模块，用于接收终端设备发送的对待评估视频的价值进行评估的请求；
所述标签获取模块包括：
标签获取子模块，用于响应于所述请求，获取待评估视频中的各视频片段对应的标签；
所述装置还包括：
控制模块，用于将所述价值评估结果发送给终端设备，并控制终端设备展示所述价值评估结果。
15.一种视频价值评估装置，其特征在于，包括：
处理器；
用于存储处理器可执行指令的存储器；
其中，所述处理器被配置为：执行权利要求1至7中任意一项所述的方法。
16.一种非易失性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，其特征在于，所述计算机程序指令被处理器执行时实现权利要求1至7中任意一项所述的方法。
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