CN110225411A - 直播节目的片段回看方法、系统、计算机设备及介质 - Google Patents

直播节目的片段回看方法、系统、计算机设备及介质 Download PDF

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Abstract

本申请涉及一种直播节目的片段回看方法、系统、计算机设备及介质，该方法包括：直播服务器将直播节目中已经播放的视频流和对应的视频流标识发送至人工智能服务器；人工智能服务器确定视频流的类别，选择标签生成模型，并将视频流输入至标签生成模型中以获取视频流中候选回看片段的时间戳和对应的标签；将视频流标识、候选回看片段的时间戳和对应的标签发送至直播服务器；直播服务器根据时间戳从视频流标识对应的视频流中将对应的候选回看片段提取出来，将标签作为提取出来的候选回看片段的标签；将候选回看片段的标签发送至直播终端上以供用户选择播放候选回看片段。本申请由于不需要在整个直播节目结束后人工打标签，节省时间和人力。

Description

直播节目的片段回看方法、系统、计算机设备及介质
技术领域
本申请涉及视频处理技术领域，尤其涉及一种直播节目的视频处理方法、直播节目的片段回看方法、直播节目的视频处理装置、直播节目的片段回看系统、计算机设备以及计算机可读存储介质。
背景技术
随着互联网的发展，用户对于直播节目回看精彩片段的需求还是很高的，尤其是目前电视终端上的直播节目，在用户回看时没有精彩片段的提示，电视用户要找到自己想看的片段比较困难。而且，只有在直播节目播放一段时间后(例如，一天甚至一个星期之后)，用户才会看到精彩片段的提示，因为需要人工对视频进行打标签，所以费时费力。
发明内容
为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题，本申请提供了一种直播节目的视频处理方法、直播节目的片段回看方法、直播节目的视频处理装置、直播节目的片段回看系统、计算机设备以及计算机可读存储介质。
第一方面，本申请提供了一种直播节目的视频处理方法，包括：接收直播服务器发送来的视频流和对应的视频流标识，所述视频流为直播节目中已经播放的视频流；根据所述视频流标识确定所述视频流的类别，并根据所述视频流的类别选择对应的标签生成模型；将所述视频流标识、所述视频流中每一个候选回看片段的时间戳和对应的标签发送至所述直播服务器。
第二方面，本申请提供了一种直播节目的视频处理方法，包括：将直播节目中已经播放的视频流和对应的视频流标识发送至人工智能服务器；接收所述人工智能服务器发送来的视频流标识、时间戳和标签，根据所述时间戳从接收到的视频流标识所对应的视频流中将对应的候选回看片段提取出来，并将所述标签作为提取出来的候选回看片段的标签；将所述候选回看片段的标签发送至直播终端上以供用户选择播放所述候选回看片段。
第三方面，本申请提供一种直播节目的片段回看方法，包括：直播服务器将直播节目中已经播放的视频流和对应的视频流标识发送至人工智能服务器；所述人工智能服务器接收直播服务器发送来的视频流和对应的视频流标识，根据所述视频流标识确定所述视频流的类别，并根据所述视频流的类别选择对应的标签生成模型，将所述视频流输入至所述标签生成模型中以获取所述视频流中每一个候选回看片段的时间戳和对应的标签，将所述视频流标识、所述视频流中每一个候选回看片段的时间戳和对应的标签发送至所述直播服务器；所述直播服务器接收所述人工智能服务器发送来的视频流标识、时间戳和标签，根据所述时间戳从接收到的视频流标识所对应的视频流中将对应的候选回看片段提取出来，并将所述标签作为提取出来的候选回看片段的标签，并将所述候选回看片段的标签发送至直播终端上以供用户选择播放所述候选回看片段。
第四方面，本申请提供一种直播节目的视频处理装置，包括：第一接收模块，用于接收直播服务器发送来的视频流和对应的视频流标识，所述视频流为直播节目中已经播放的视频流；模型选择模块，用于根据所示视频流标识确定所述视频流的类别，并根据所述视频流的类别选择对应的标签生成模型；标签确定模块，用于将所述视频流输入至所述标签生成模型中，以获取所述视频流中每一个候选回看片段的时间戳和对应的标签；第一发送模块，用于将所述视频流标识、所述视频流中每一个候选回看片段的时间戳和对应的标签发送至所述直播服务器。
第五方面，本申请提供一种直播节目的视频处理装置，包括：第二发送模块，用于将直播节目中已经播放的视频流和对应的视频流标识发送至人工智能服务器；片段提取模块，用于接收所述人工智能服务器发送来的视频流标识、时间戳和标签，根据所述时间戳从接收到的视频流标识所对应的视频流中将对应的候选回看片段提取出来，并将所述标签作为提取出来的候选回看片段的标签；第三发送模块，用于将所述候选回看片段的标签发送至直播终端上以供用户选择播放所述候选回看片段。
第六方面，本申请提供一种直播节目的片段回看系统，包括：直播服务器，用于将直播节目中已经播放的视频流和对应的视频流标识发送至人工智能服务器；人工智能服务器，用于接收直播服务器发送来的视频流和对应的视频流标识；根据所述视频流标识确定所述视频流的类别，并根据所述视频流的类别选择对应的标签生成模型；将所述视频流输入至所述标签生成模型中，以获取所述视频流中每一个候选回看片段的时间戳和对应的标签；将所述视频流标识、所述视频流中每一个候选回看片段的时间戳和对应的标签发送至所述直播服务器；所述直播服务器还用于：接收所述人工智能服务器发送来的视频流标识、时间戳和标签，根据所述时间戳从接收到的视频流标识所对应的视频流中将对应的候选回看片段提取出来，并将所述标签作为提取出来的候选回看片段的标签；将所述候选回看片段的标签发送至直播终端上以供用户选择播放所述候选回看片段。
第七方面，本申请提供一种计算机设备，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计算机程序时实现上述视频处理方法的步骤。
第八方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时上述视频处理方法的步骤。
本申请实施例提供的直播节目的视频处理方法、直播节目的片段回看方法、直播节目的视频处理装置、直播节目的片段回看系统、计算机设备以及计算机可读存储介质，直播服务器将直播节目中已经播放的视频流和对应的视频流标识发送至人工智能服务器，人工智能服务器采用对应的标签生成模型确定该视频流中的候选回看片段的时间戳和标签，然后将时间戳和标签发送给直播服务器，直播服务器根据时间戳将候选回看片段从视频流中提取出来，并为该候选回看片段打上标签，将标签发送至直播终端上，以便用户根据标签选择感兴趣的片段进行播放。由于本申请可以从正在进行直播的节目中已经播放完的视频流中识别出候选回看片段，也许直播节目还没有结束，用户就可以看到带有标签的片段提示，由于不需要在整个直播节目结束后人工打标签，因此比较节省时间和人力。而且，用户不仅可以在移动终端上看到带有标签的片段提示，也可以在电视上看到带有标签的片段提示，更加方便电视用户回看精彩片段。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。
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，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请一实施例提供系统架构图；
图2为本申请一实施例中直播节目的视频处理方法的流程示意图；
图3为本申请一实施例中直播节目的视频处理方法的流程示意图；
图4为本申请一实施例中直播节目的片段回看方法的流程示意图；
图5为本申请一实施例中直播节目的视频处理装置的结构框图；
图6为本申请一实施例中直播节目的视频处理装置的结构框图；
图7为本申请一实施例中计算机设备的结构框图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
图1为本申请实施例中直播节目的片段回看方法的系统架构图。参照图1，该直播节目的片段回看方法可由该系统架构实现，该系统架构包括直播终端110、直播服务器120和人工智能服务器130。
其中，直播终端110与直播服务器120通过网络连接，直播终端110与直播服务器120通信。可理解的是，直播终端可以包括电视终端，也可以包括移动终端(例如，手机)，其中电视终端不仅可以实现直播也可以实现点播，例如，安装有具有直播融合功能的小果盒子的电视终端。
其中，直播服务器120，也可以称为直播后台，与人工智能服务器130通过网络连接，既可以与人工智能服务器130进行通信，也可以与直播终端110进行通信。在直播服务器上存储有用于直播的视频流即直播流，该直播流可以发送至人工智能服务器130进行一定的处理，也可以发送至直播终端110进行播放。当然，直播服务器也可以对视频流进行一定的处理，以实现如下第二方面中提供的直播节目的视频处理方法。
其中，人工智能服务器130，也可以称为AI后台，其主要作用是训练人工智能模型，利用训练好的人工智能模型进行数据处理。该AI后台可以对直播服务器120发送来的视频流进行一定的处理，以实现如下第一方面中提供的直播节目的视频处理方法。
可理解的是，上述直播服务器120、人工智能服务器130可以是独立的服务器，也可以是服务器集群。
第一方面，基于以上系统架构，本申请实施例提供一种直播节目的视频处理方法，该方法可以由人工智能服务器130执行，也就是说，该方法的执行主体可以为人工智能服务器130，如图2所示，该方法包括：
S210、接收直播服务器发送来的视频流和对应的视频流标识，所述视频流为直播节目中已经播放的视频流；
举例来说，当直播终端110上的一个体育赛事正在直播，此时直播服务器120可以将该体育赛事中已经播放完的视频流发送至人工智能服务器130，进而时人工智能服务器执行步骤S210～S230。
在实际应用中，直播服务器120可以每隔一段时间将该段时间所播放过的视频流发送给人工智能服务器130，以便人工智能服务器130识别出这一段视频流中的一些片段。例如，直播服务器120每隔15分钟将这15分钟内播放过的视频流发送给人工智能服务器130，人工智能服务器130就会识别出这15分钟内播放过的视频流中的一些片段。也就是说，人工智能服务器130每隔15分钟就会接收到一段来自直播服务器120的视频流。
可理解的是，本申请中所提到的直播节目，包括广播电台、电视台不经过事先录音或录像，在现场、播音室或演播室直接播出的节目。
S220、根据所述视频流标识确定所述视频流的类别，并根据所述视频流的类别，选择对应的标签生成模型；
其中，所述标签生成模型用于识别出所输入的视频流中的候选回看片段，确定每一个候选回看片段的时间戳，并为每一个候选回看片段设置对应的标签。
可理解的是，这里需要根据视频流标识确定视频流的类别，因此直播服务器在为视频流分配标识时可以采用易于确定视频流类别的标识，例如，不同类别的视频流采用不同字母开头的标识，新闻类视频流的标识为A1234……，娱乐类视频流的标识为B1234……，通过这种方式可以非常方便的确定视频流的类型。
可理解的是，将一段视频流输入对应的标签生成模型之后，该标签生成模型会输出这一段视频流中每一个候选回看片段的时间戳和标签。
可理解的是，所谓的候选回看片段，是为用户候选的回看片段，由于用户选择回看其中精彩片段的可能性比较大，因此可以选择其中的精彩片段作为候选回看片段。例如，足球比赛中的射门片段、球员犯规的片段等。
在实际应用中，标签生成模型中可以包括多个子模型，每一个子模型对应一个标签，每一个子模型用于识别出所述视频流中与该子模型对应的标签相匹配的候选回看片段，确定该候选回看片段的时间戳，并将该子模型对应的标签作为该候选回看片段的标签。也就是说，一个子模型用于识别一个标签对应的候选回看片段。一个标签生成模型中包括多个标签分别对应的子模型，这样会识别出多个标签分别对应的候选回看片段。
其中，子模型对应的标签与候选回看片段相匹配，是指子模型对应的标签与候选回看片段的内容相匹配，例如，一个子模型对应的标签为射门，则该子模型识别出的候选回看片段为视频流中球员射门过程的片段。
可理解的是，当一个子模型从视频流中识别出该子模型对应的标签相匹配的候选回看片段时，即可以确定该候选回看片段的时间戳，所谓的时间戳是指该候选回看片段开始的时间点和结束的时间点所对应的时间戳。在确定时间戳的同时，该子模型对应的标签记为该候选回看片段的标签。
举例来说，对于足球比赛来说，一般都过人、进球、射门、犯规等片段，因此对于此类视频流，需要识别出其中的过人片段、进球片段、射门片段、犯规片段，其对应的标签生成模型中需要包括识别过人片段的子模型、识别进球片段的子模型、识别射门片段的子模型、识别犯规片段的子模型，也就是说，对应的标签生成模型中需要上述四个子模型。
可理解的是，视频流的类别，即直播节目的类别，例如娱乐类、体育类、新闻类等。针对不同的类型，需要采用不同的方法识别出视频流中的候选回看片段，因此采用不同的标签生成模型。
举例来说，若视频流为体育类视频流，则选择的标签生成模型可以根据视频流中的内容节点来识别出视频流中的候选回看片段。其中，内容节点可以是体育类视频流中不同的比赛节点，例如，足球比赛中的过人、进球、射门、犯规等节点。
其中，体育类视频流对应的标签生成模型的预先训练过程可以包括：首先，选择大量的训练样本，所有样本都是同一体育比赛项目的视频流，例如都是足球比赛的视频流；其次，人工对每一条样本中进行浏览，并将过人片段、进球片段、射门片段、犯规片段分别设置过人、进球、射门、犯规的标签；接着，采用训练样本中的过人片段进行人工智能模型训练，得到识别过人片段的子模型；采用训练样本中的射门片段进行人工智能模型训练，得到识别射门片段的子模型；采用训练样本中的进球片段进行人工智能模型训练，得到识别进球片段的子模型；采用训练样本中的犯规片段进行人工智能模型训练，得到识别犯规片段的子模型，从而得到体育类视频流对应的标签生成模型。
举例来说，若视频流为新闻类视频流，则选择的标签生成模型可以通过对所述视频流中新闻标题的字符识别以识别出所述视频流中的候选回看片段。其中，采用到了字符识别技术即OCR技术。通过对新闻标题的字符识别，可以识别出视频流中各个新闻事件对应的片段。
其中，新闻类视频流对应的标签生成模型的预先训练过程实际上是字符识别技术的训练过程，通过大量提前进行人工标记的训练样本对字符识别技术的训练使得字符识别技术能够更加准确的从视频流中识别出新闻时间对应的片段。
举例来说，若视频流为娱乐类视频流，则选择的标签生成模型可以根据所述视频流中的台词和/或弹幕识别出所述视频流中的候选回看片段。例如，根据视频流中出现频率比较高的弹幕识别出候选回看片段。在此过程中，也需要采用到字符识别技术即OCR技术，通过对视频流中台词和/或弹幕的识别，可以识别出视频流中人物情绪波动比较大的片段或者比较搞笑的片段。
其中，娱乐类视频流对应的标签生成模型的预先训练过程实际上类似于新闻类视频流对应的标签生成模型的预先训练过程。
S230、将所述视频流输入至所述标签生成模型中，以获取所述视频流中每一个候选回看片段的时间戳和对应的标签；
可理解的是，将视频流输入到标签生成模型中，标签生成模型便会输出该段视频流中每一个候选回看片段的时间戳和标签。
不同类别的体育类视频流，输入的标签生成模型不同，不同的标签生成标签识别候选回看片段的方式不同，例如：
若视频流为体育类视频流，则需要将视频流输入至体育类的视频流所对应的标签生成模型。当将视频流输入至体育类的视频流所对应的标签生成模型后，该标签生成模型可以根据所述视频流中的内容节点识别出所述视频流中的候选回看片段；
若视频流为新闻类视频流，则需要将视频流输入至新闻类的视频流所对应的标签生成模型。当将视频流输入至新闻类的视频流所对应的标签生成模型后，该标签生成模型可以通过对所述视频流中新闻标题的字符识别以识别出所述视频流中的候选回看片段；
若视频流为娱乐类视频流，则需要将视频流输入至娱乐类的视频流所对应的标签生成模型。当将视频流输入至娱乐类的视频流所对应的标签生成模型后，该标签生成模型可以根据所述视频流中的台词和/或弹幕识别出所述视频流中的候选回看片段。
当识别出其中的候选回看片段之后，便可以确定对应的时间戳和标签，进而标签生成模型输出每一个候选回看片段的时间戳和标签。
S240、将所述视频流标识、所述视频流中每一个候选回看片段的时间戳和对应的标签发送至所述直播服务器。
可理解的是，人工智能服务器130将候选回看片段的时间戳和标签发、视频流标识送给直播服务器120之后，直播服务器120可以进行拆条。所谓的拆条就是将候选回看片段从视频流中切分出来，切分时需要知道所切分片段的开始时间和结束时间，因此需要用到时间戳。在切分之后得到候选回看片段，再为候选回看片段打上标签。
可理解的是，人工智能服务器130在获取到该段视频流中的候选回看片段的时间戳和标签之后，会将时间戳、标签和标识一起发送给直播服务器120，这样直播服务器就会知道接收到的时间戳和标签是哪一个视频流中候选回看片段的时间戳和标签。
以上步骤S210～S240为人工智能服务器130所执行的步骤，实现对直播节目的视频处理。
本申请实施例提供的直播节目的视频处理方法，人工智能服务器采用标签生成模型从接收到的视频流中识别出候选回看片段进而确定候选回看片段的时间戳和标签，并将时间戳和标签发送给直播服务器，以便直播服务器根据时间戳和标签进行拆条。由于人工智能服务器接收到的视频流可以为正在进行直播的节目中已经播放完的视频流，也许直播节目还没有结束，用户就可以看到带有标签的片段提示，由于不需要在整个直播节目结束后人工打标签，因此比较节省时间和人力。
第二方面，本申请实施例还提供一种直播节目的视频处理方法，该方法可以由直播服务器120执行，也就是说，该方法的执行主体为直播服务器120，如图3所示，该方法包括：
S310、将直播节目中已经播放的视频流和对应的视频流标识发送至人工智能服务器；
可理解的是，直播服务器120可以每隔一段时间就把这段时间内的视频流和视频流标识传送给人工智能服务器130，以便人工智能服务器130能够确定出这段时间内的候选回看片段的时间戳和标签，直播服务器120再获得这段时间内的候选回看片段的时间戳和标签。例如，一个体育直播节目为3个小时，这样直播服务器可以每隔半个小时把这半个小时内的视频流发给人工智能服务器，以便人工服务器确定出这半个小时之内的候选回看片段对应的时间戳和标签。
S320、接收所述人工智能服务器发送来的视频流标识、时间戳和标签，根据所述时间戳从接收到的视频流标识所对应的视频流中将对应的候选回看片段提取出来，并将所述标签作为提取出来的候选回看片段的标签；
当直播服务器120接收到人工智能服务器130发送来的时间戳和标签后，直播服务器120就会对视频流进行拆条，即将候选回看片段从视频流中切分出来，切分时需要知道所切分片段的开始时间和结束时间，因此需要用到时间戳，根据时间戳将候选回看片段从视频流中切分出来之后，将接收到的标签作为该候选回看片段的标签，也就是说为该候选回看片段打上标签。
S330、将所述候选回看片段的标签发送至直播终端上以供用户选择播放所述候选回看片段。
在实际应用中，可以将候选回看片段的标签以及对应候选回看片段的链接发送至直播终端110上，直播终端110获取到标签和链接之后可以在直播终端110上显示，这样用户如果对该标签感兴趣的话，就会点开链接，从而从直播服务器120中获取该候选回看片段，从而可以观看到该候选回看片段。
步骤S310中除了将视频流发送给人工智能服务器130之外，还可以将视频流的标识发送给人工智能服务器130，以便人工智能服务器130能够知道是对哪一个视频流进行处理，人工智能服务器130在获取到该段视频流中的候选回看片段的时间戳和标签之后，会将时间戳、标签和视频流标识一起发送给直播服务器120，这样直播服务器120就会知道接收到的时间戳和标签是哪一个视频流中候选回看片段的时间戳和标签。
可理解的是，第二方面提供的直播节目的视频处理方法与第一方面提供的直播节目的视频处理方法来共同实现片段回看，有些内容已经在第一方面中进行解释、举例等，在第二方面中的有关内容可以参考第一方面中的相应部分。
本申请实施例提供的直播节目的视频处理方法，直播服务器将直播节目中已经播放的视频流和对应的视频流标识发送至人工智能服务器，以便人工智能服务器确定该视频流中的候选回看片段的时间戳和标签，进而直播服务器根据时间戳将候选回看片段从视频流中提取出来，并为该候选回看片段打上标签，将标签发送至直播终端上，以便用户根据标签选择感兴趣的片段进行播放。由于直播服务器可以将正在进行直播的节目中已经播放完的视频流发送给人工智能服务器，也许直播节目还没有结束，用户就可以看到带有标签的片段提示，由于不需要在整个直播节目结束后人工打标签，因此比较节省时间和人力。而且，用户不仅可以在移动终端上看到带有标签的片段提示，也可以在电视上看到带有标签的片段提示，更加方便电视用户回看精彩片段。
基于第一方面和第二方面提供的直播节目的视频处理方法，第三方面提供一种直播节目的片段回看方法，该方法由直播服务器120和人工智能服务器130共同实现，如图4所示，该方法包括：
S410、直播服务器将直播节目中已经播放的视频流和对应的视频流标识发送至人工智能服务器；
在实际应用中，直播服务器还可以将视频流的标识发送给人工智能服务器。
S420、所述人工智能服务器接收直播服务器发送来的视频流和对应的视频流标识；根据所述视频流标识确定所述视频流的类别，并根据所述视频流的类别选择对应的标签生成模型；将所述视频流输入至所述标签生成模型中，以获取所述视频流中每一个候选回看片段的时间戳和对应的标签；将所述视频流标识、所述视频流中每一个候选回看片段的时间戳和对应的标签发送至所述直播服务器；
在实际应用中，标签生成模型可以包括多个子模型，每一个子模型对应一个标签，每一个子模型用于识别出所述视频流中与该子模型对应的标签相匹配的候选回看片段，确定该候选回看片段的时间戳，并将该子模型对应的标签作为该候选回看片段的标签。
在实际应用中，上述步骤S420中的所述将所述视频流输入至所述标签生成模型中，以获取所述视频流中每一个候选回看片段的时间戳和对应的标签，可以包括如下内容：
若所述标签生成模型为体育类的视频流所对应的标签生成模型，则将所述视频流输入至所述标签生成模型后，所述标签生成模型根据所述视频流中的内容节点识别出所述视频流中的候选回看片段；和/或
若所述标签生成模型为新闻类的视频流所对应的标签生成模型，则将所述视频流输入至所述标签生成模型后，所述标签生成模型通过对所述视频流中新闻标题的字符识别以识别出所述视频流中的候选回看片段；和/或
若所述标签生成模型为娱乐类的视频流对应的标签生成模型，则将所述视频流输入至所述标签生成模型后，所述标签生成模型根据所述视频流中的台词和/或弹幕识别出所述视频流中的候选回看片段。
在实际应用中，如果直播服务器发送视频流的同时还发送了视频流的标识，因此人工智能服务器在接收到视频流的同时还接收到了视频流的标识。在需要将所述视频流标识、所述视频流中每一个候选回看片段的时间戳和对应的标签发送至所述直播服务器时，是将视频流的标识与时间戳、标签一起发送给人工智能服务器的。
S430、所述直播服务器接收所述人工智能服务器发送来的视频流标识、时间戳和标签，根据所述时间戳从接收到的视频流标识所对应的视频流中将对应的候选回看片段提取出来，并将所述标签作为提取出来的候选回看片段的标签；将所述候选回看片段的标签发送至直播终端上以供用户选择播放所述候选回看片段。
在实际应用中，若直播服务器接收到的信息中除了时间戳和标签之外还包括标识，则提取候选回看片段的过程为根据所述时间戳从所述标识对应的视频流中将对应的候选回看片段提取出来。
可理解的是，第三方面提供的直播节目的片段回看方法为第一方面和第二方面提供的直播节目的视频处理方法的综合，因此有关内容的解释、举例等内容可以参考第一方面或第二方面中的相应部分。
本申请实施例提供的直播节目的片段回看方法，直播服务器将直播节目中已经播放的视频流和对应的视频流标识发送至人工智能服务器，人工智能服务器采用对应的标签生成模型确定该视频流中的候选回看片段的时间戳和标签，然后将时间戳和标签发送给直播服务器，直播服务器根据时间戳将候选回看片段从视频流中提取出来，并为该候选回看片段打上标签，将标签发送至直播终端上，以便用户根据标签选择感兴趣的片段进行播放。由于本申请可以从正在进行直播的节目中已经播放完的视频流中识别出候选回看片段，也许直播节目还没有结束，用户就可以看到带有标签的片段提示，由于不需要在整个直播节目结束后人工打标签，因此比较节省时间和人力。而且，用户不仅可以在移动终端上看到带有标签的片段提示，也可以在电视上看到带有标签的片段提示，更加方便电视用户回看精彩片段。
基于第一方面提供的直播节目的视频处理方法，第四方面提供一种直播节目的视频处理装置，该装置与第一方面中提供的直播节目的视频处理方法相对应，该视频处理装置的硬件形式可以为人工智能服务器130。如图5所示，该装置500包括：
第一接收模块510，用于接收直播服务器发送来的视频流和对应的视频流标识，所述视频流为直播节目中已经播放的视频流；
模型选择模块520，用于根据所述视频流标识确定所述视频流对应的类别，并根据所述视频流的类别选择对应的标签生成模型；
标签确定模块530，用于将所述视频流输入至所述标签生成模型中，以获取所述视频流中每一个候选回看片段的时间戳和对应的标签；
第一发送模块540，用于将所述视频流标识、所述视频流中每一个候选回看片段的时间戳和对应的标签发送至所述直播服务器。
在一些实施例中，所述标签生成模型包括多个子模型，每一个子模型对应一个标签，每一个子模型用于识别出所述视频流中与该子模型对应的标签相匹配的候选回看片段，确定该候选回看片段的时间戳，并将该子模型对应的标签作为该候选回看片段的标签。
在一些实施例中，标签确定模块530具体用于：
若所述标签生成模型为体育类的视频流所对应的标签生成模型，则将所述视频流输入至所述标签生成模型后，所述标签生成模型根据所述视频流中的内容节点识别出所述视频流中的候选回看片段；和/或
若所述标签生成模型为新闻类的视频流所对应的标签生成模型，则将所述视频流输入至所述标签生成模型后，所述标签生成模型通过对所述视频流中新闻标题的字符识别以识别出所述视频流中的候选回看片段；和/或
若所述标签生成模型为娱乐类的视频流对应的标签生成模型，则将所述视频流输入至所述标签生成模型后，所述标签生成模型根据所述视频流中的台词和/或弹幕识别出所述视频流中的候选回看片段。
可理解的是，本申请实施例提供的装置与第一方面提供的方法相对应，有关内容的解释、举例和有益效果等部分可以参考第一方面中的相应部分。
基于第二方面提供的直播节目的视频处理方法，第五方面提供一种直播节目的视频处理装置，该装置与第二方面提供的方法相对应，视频处理装置的硬件形式可以为直播服务器120。如图6所示，该装置600包括：
第二发送模块610，用于将直播节目中已经播放的视频流和对应的视频流标识发送至人工智能服务器；
片段提取模块620，用于接收所述人工智能服务器发送来的视频流标识、时间戳和标签，根据所述时间戳从接收到的视频流标识所对应的视频流中将对应的候选回看片段提取出来，并将所述标签作为提取出来的候选回看片段的标签；
第三发送模块630，用于将所述候选回看片段的标签发送至直播终端上以供用户选择播放所述候选回看片段。
可理解的是，本申请实施例提供的装置与第二方面提供的方法相对应，有关内容的解释、举例和有益效果等部分可以参考第二方面中的相应部分。
基于第三方面提供的直播节目的片段回看方法，第六方面提供一种直播节目的片段回看系统，该系统包括直播服务器120和人工智能服务器130，其中：
直播服务器120用于；将直播节目中已经播放的视频流和对应的视频流标识发送至人工智能服务器130；
人工智能服务器130用于；接收直播服务器120发送来的视频流和对应的视频流标识；根据所述视频流标识确定所述视频流的类别，并根据所述视频流的类别选择对应的标签生成模型；将所述视频流输入至所述标签生成模型中，以获取所述视频流中每一个候选回看片段的时间戳和对应的标签；将所述视频流标识、所述视频流中每一个候选回看片段的时间戳和对应的标签发送至所述直播服务器120；
直播服务器120还用于：接收所述人工智能服务器130发送来的视频流标识、时间戳和标签，根据所述时间戳从接收到的视频流标识所对应的视频流中将对应的候选回看片段提取出来，并将所述标签作为提取出来的候选回看片段的标签；将所述候选回看片段的标签发送至直播终端上以供用户选择播放所述候选回看片段。
可理解的是，有关内容的解释、举例、有益效果等部分可以参考第一方面或第二方面中的相应内容，此处不再赘述。
第七方面，本申请实施例提供一种计算机设备，该设备包括存储器、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计算机程序时实现第一方面提供的方法或第二方面提供的方法，也就是说，本申请实施例提供的计算机设备可以是直播服务器，也可以是人工智能服务器。
图7示出了一个实施例中计算机设备的内部结构图。如图7所示，该计算机设备包括该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、输入装置和显示屏等。其中，存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该计算机设备的非易失性存储介质存储有操作系统，还可以存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，可使得处理器实现第一方面或第二方面提供的视频处理方法。该内存储器中也可以储存有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，可使得处理器执行第一方面或第二方面提供的视频处理方法。计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
本领域技术人员可以理解，图7中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，本申请第五方面或第六方面提供的视频处理装置可以实现为一种计算机程序的形式，计算机程序可在如图7所示的计算机设备上运行。计算机设备的存储器中可存储视频处理装装置中的各个程序模块。各个程序模块构成的计算机程序使得处理器执行本说明书中描述的本申请各个实施例的视频处理方法中的步骤。
可理解的是，本申请实施例提供的计算机设备，有关内容的解释、举例、有益效果等部分可以参考第一方面或第二方面中的相应部分，此处不再赘述。
第八方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面提供的方法或第二方面提供的方法。
可理解的是，本申请实施例提供的计算机可读存储介质，有关内容的解释、举例、有益效果等部分可以参考第一方面或第二方面中的相应部分，此处不再赘述。
可理解的是，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
需要说明的是，在本文中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所申请的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (10)

1.一种直播节目的视频处理方法，其特征在于，包括：
接收直播服务器发送来的视频流和对应的视频流标识，所述视频流为直播节目中已经播放的视频流；
根据所述视频流标识确定所述视频流的类别，并根据所述视频流的类别选择对应的标签生成模型；
将所述视频流输入至所述标签生成模型中，以获取所述视频流中每一个候选回看片段的时间戳和对应的标签；
将所述视频流标识、所述视频流中每一个候选回看片段的时间戳和对应的标签发送至所述直播服务器。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述标签生成模型包括多个子模型，每一个子模型对应一个标签，每一个子模型用于识别出所述视频流中与该子模型对应的标签相匹配的候选回看片段，确定该候选回看片段的时间戳，并将该子模型对应的标签作为该候选回看片段的标签。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述视频流输入至所述标签生成模型中，以获取所述视频流中每一个候选回看片段的时间戳和对应的标签，包括：
若所述标签生成模型为体育类的视频流所对应的标签生成模型，则将所述视频流输入至所述标签生成模型后，所述标签生成模型根据所述视频流中的内容节点识别出所述视频流中的候选回看片段；和/或
若所述标签生成模型为新闻类的视频流所对应的标签生成模型，则将所述视频流输入至所述标签生成模型后，所述标签生成模型通过对所述视频流中新闻标题的字符识别以识别出所述视频流中的候选回看片段；和/或
若所述标签生成模型为娱乐类的视频流对应的标签生成模型，则将所述视频流输入至所述标签生成模型后，所述标签生成模型根据所述视频流中的台词和/或弹幕识别出所述视频流中的候选回看片段。
4.一种直播节目的视频处理方法，其特征在于，包括：
将直播节目中已经播放的视频流和对应的视频流标识发送至人工智能服务器；
接收所述人工智能服务器发送来的视频流标识、时间戳和标签，根据所述时间戳从接收到的视频流标识所对应的视频流中将对应的候选回看片段提取出来，并将所述标签作为提取出来的候选回看片段的标签；
将所述候选回看片段的标签发送至直播终端上以供用户选择播放所述候选回看片段。
5.一种直播节目的片段回看方法，其特征在于，包括：
直播服务器将直播节目中已经播放的视频流和对应的视频流标识发送至人工智能服务器；
所述人工智能服务器接收直播服务器发送来的视频流和对应的视频流标识；根据所述视频流标识确定所述视频流的类别，并根据所述视频流的类别选择对应的标签生成模型；将所述视频流输入至所述标签生成模型中，以获取所述视频流中每一个候选回看片段的时间戳和对应的标签；将所述视频流标识、所述视频流中每一个候选回看片段的时间戳和对应的标签发送至所述直播服务器；
所述直播服务器接收所述人工智能服务器发送来的视频流标识、时间戳和标签，根据所述时间戳从接收到的视频流标识所对应的视频流中将对应的候选回看片段提取出来，并将所述标签作为提取出来的候选回看片段的标签；将所述候选回看片段的标签发送至直播终端上以供用户选择播放所述候选回看片段。
6.一种直播节目的视频处理装置，其特征在于，包括：
第一接收模块，用于接收直播服务器发送来的视频流和对应的视频流标识，所述视频流为直播节目中已经播放的视频流；
模型选择模块，用于根据所述视频流标识确定所述视频流的类别，并根据所述视频流的类别选择对应的标签生成模型；
标签确定模块，用于将所述视频流输入至所述标签生成模型中，以获取所述视频流中每一个候选回看片段的时间戳和对应的标签；
第一发送模块，用于将所述视频流标识、所述视频流中每一个候选回看片段的时间戳和对应的标签发送至所述直播服务器。
7.一种直播节目的视频处理装置，其特征在于，包括：
第二发送模块，用于将直播节目中已经播放的视频流和对应的视频流标识发送至人工智能服务器；
片段提取模块，用于接收所述人工智能服务器发送来的视频流标识、时间戳和标签，根据所述时间戳从接收到的视频流标识所对应的视频流中将对应的候选回看片段提取出来，并将所述标签作为提取出来的候选回看片段的标签；
第三发送模块，用于将所述候选回看片段的标签发送至直播终端上以供用户选择播放所述候选回看片段。
8.一种直播节目的片段回看系统，其特征在于，包括：
直播服务器，用于将直播节目中已经播放的视频流和对应的视频流标识发送至人工智能服务器；
人工智能服务器，用于接收直播服务器发送来的视频流和对应的视频流标识；根据所述视频流标识确定所述视频流的类别，并根据所述视频流的类别选择对应的标签生成模型；将所述视频流输入至所述标签生成模型中，以获取所述视频流中每一个候选回看片段的时间戳和对应的标签；将所述视频流标识、所述视频流中每一个候选回看片段的时间戳和对应的标签发送至所述直播服务器；
所述直播服务器还用于：接收所述人工智能服务器发送来的视频流标识、时间戳和标签，根据所述时间戳从接收到的视频流标识所对应的视频流中将对应的候选回看片段提取出来，并将所述标签作为提取出来的候选回看片段的标签；将所述候选回看片段的标签发送至直播终端上以供用户选择播放所述候选回看片段。
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计算机程序时实现权利要求1至4中任一项所述方法的步骤。
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，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至4中任一项所述的方法的步骤。
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