CN110446056A - 一种视频处理方法、设备、系统及计算机可读存储介质 - Google Patents

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CN110446056A CN201910696056.8A CN201910696056A CN110446056A CN 110446056 A CN110446056 A CN 110446056A CN 201910696056 A CN201910696056 A CN 201910696056A CN 110446056 A CN110446056 A CN 110446056A
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Abstract

本发明公开了一种视频处理方法、设备及计算机可读存储介质，涉及视频处理技术领域，以解决选择的直播视角不符合用户的使用需求的问题。该方法包括：获取待直播的直播节目的系统设置数据；获取用户特征数据；根据所述系统设置数据和所述用户特征数据，从至少一个候选视角中选择目标直播视角；发送所述目标直播视角的视频流。本发明实施例可从众多的视角中为用户选择符合用户需求的直播视角。

Description

一种视频处理方法、设备、系统及计算机可读存储介质
技术领域
本发明涉及视频处理技术领域，尤其涉及一种视频处理方法、设备、系统及计算机可读存储介质。
背景技术
目前视频直播多采用多路视角直播的方式。在直播时，通过多个摄像机拍摄多个视角的视频。导播通过自己的判断把多个视角的视频根据需要切换镜头合成到一路直播流上，发送给客户端。通常，导播选择的视角并不能满足用户的真正需求。但是，多路视角直播是甚中可能会有上百上千的直播视角，如果没有导播的参与，用户在过多的直播视角中又无从选择。
因此，需要提供一种为用户选择符合用户需求的直播视角的方案。
发明内容
本发明实施例提供一种视频处理方法、设备、系统及计算机可读存储介质，以解决选择的直播视角不符合用户的使用需求的问题。
第一方面，本发明实施例提供了一种视频处理方法，应用于服务器，包括：
获取待直播的直播节目的系统设置数据；
获取用户特征数据；
根据所述系统设置数据和所述用户特征数据，从至少一个候选视角中选择目标直播视角；
发送所述目标直播视角的视频流。
其中，所述获取用户特征数据，包括：
获取用户在第一历史时间段内所观看的直播节目的节目信息；
获取用户在观看所述直播节目的过程中在各路视角上的观看时长，以及所述各路视角的视角特征；
获取用户设置的期望观看的视角信息和用户对目标视角特征的感兴趣度，所述目标视角特征包括所述视角特征；
根据所述节目信息、所述在各路视角上的观看时长、所述各路视角的视角特征，所述期望观看的视角信息和所述用户对所述目标视角特征的感兴趣度，得到所述用户特征数据。
其中，所述根据所述系统设置数据和所述用户特征数据，从至少一个候选视角中选择目标直播视角，包括：
根据所述系统设置数据和所述用户特征数据，预估用户在所述至少一个候选视角上的观看时长；
根据在所述至少一个候选视角上的观看时长，从所述至少一个候选视角中选择目标直播视角。
其中，所述系统设置数据，包括以下一项或者多项：
节目类型，候选视角特征，节目特征，至少一个候选主视角以及每个候选主视角的权重值，至少一个候选副视角以及每个候选副视角的权重值，导播信息。
其中，所述至少一个候选视角包括至少一个候选主视角；
所述根据所述系统设置数据和所述用户特征数据，预估用户在所述至少一个候选视角上的观看时长，包括：
将所述候选视角特征、所述节目特征、所述导播信息、所述至少一个候选主视角以及每个候选主视角的权重值、所述用户特征数据输入到因式分解模型中，得到所述至少一个候选主视角的预估观看时长；
所述根据在所述至少一个候选视角上的观看时长，从所述至少一个候选视角中选择目标直播视角，包括：
将具有最大的预估观看时长的候选主视角，作为所述目标直播主视角。
其中，所述至少一个候选视角包括至少一个候选副视角；
所述根据所述系统设置数据和所述用户特征数据，预估用户在所述至少一个候选视角上的观看时长，包括：
将所述候选视角特征、所述节目特征、所述导播信息、所述至少一个候选副视角以及每个候选副视角的权重值、所述用户特征数据输入到因式分解模型中，得到所述至少一个候选副视角的预估观看时长。
其中，所述根据在所述至少一个候选视角上的观看时长，从所述至少一个候选视角中选择目标直播视角，包括：
按照预估观看时长的大小，将所述至少一个候选俯视角的预估观看时长进行排序；
根据排序结果，从所述至少一个候选副视角中选取N个候选副视角，作为目标直播副视角；
其中，N为整数，且N小于获得等于候选副视角的总个数。
其中，在所述目标直播视角包括至少一个目标直播主视角和至少一个目标直播副视角的情况下，所述发送所述目标直播视角的视频流，包括：
利用所述至少一个目标直播主视角的视频流和所述至少一个目标直播副视角的视频流，形成复合视频流；
在所述复合视频流中添加视频特征数据；
向用户发送添加有视频特征数据的复合视频流。
第二方面，本发明实施例提供了一种视频处理方法，应用于客户端，包括：
接收服务器发送的目标直播视角的视频流；其中，所述目标直播视角是所述服务器根据系统设置数据和用户特征数据从至少一个候选视角中选择的；其中，所述目标直播视角包括目标直播主视角和至少一个目标直播副视角；
解码所述目标直播视角的视频流，得到所述目标直播主视角的视频流和所述至少一个目标直播副视角的视频流；
在第一显示区域显示所述目标直播主视角的视频流的视频图像，在其他显示区域显示所述至少一个目标直播副视角的视频流的视频图像。
第三方面，本发明实施例提供了一种通信设备，包括：收发机、存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序；所述处理器，用于读取存储器中的程序实现如第一方面任一项所述的方法中的步骤；或者实现如第二方面所述的方法中的步骤。
第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面任一项所述的方法中的步骤；或者实现如第二方面所述的方法中的步骤。
第五方面，本发明实施例提供了一种视频处理系统，包括：服务器和客户端；
其中，所述服务器，用于获取待直播的直播节目的系统设置数据；获取用户特征数据；根据所述系统设置数据和所述用户特征数据，从至少一个候选视角中选择目标直播视角；发送所述目标直播视角的视频流；其中，所述目标直播视角包括目标直播主视角和至少一个目标直播副视角；
所述客户端，用于接收所述服务器发送的目标直播视角的视频流；解码所述目标直播视角的视频流，得到所述目标直播主视角的视频流和所述至少一个目标直播副视角的视频流；在第一显示区域显示所述目标直播主视角的视频流的视频图像，在其他显示区域显示所述至少一个目标直播副视角的视频流的视频图像。
在本发明实施例中，可结合系统设置数据和用户特征数据为用户选择目标直播视角，从而，利用本发明实施例可从众多的视角中为用户选择符合用户需求的直播视角。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，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是本发明实施例提供的视频处理方法的流程图之一；
图2是本发明实施例提供的视频处理方法的流程图之二；
图3是本发明实施例提供的视频处理系统的结构图；
图4是本发明实施例提供的视频处理装置的结构图之一；
图5是本发明实施例提供的视频处理装置的结构图之二；
图6是本发明实施例提供的通信设备的结构图之一；
图7是本发明实施例提供的通信设备的结构图之二。
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，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
参见图1，图1是本发明实施例提供的视频处理方法的流程图，应用于服务器，如图1所示，包括以下步骤：
步骤101、获取待直播的直播节目的系统设置数据。
在本发明实施例中，所述系统设置数据指的是导播人员根据其经验设置的数据。其中，在此步骤中，所述系统设置数据包括但不限于以下内容：
(1)节目类型C，包括但不限于足球、网球、赛车、演唱会等等。
(2)候选视角特征Z，包括但不限于远景视角、中景视角、近景视角、明星视角等等。
(3)待直播的直播节目将具有的比较明显的M个节目特征T(t1，t2，…，tm)，这些特征可能是任务、物品、场景、事件等等。M为整数。
(4)至少一个候选主视角以及每个候选主视角的权重值；至少一个候选副视角以及每个候选副视角的权重值。
例如，可设置K个候选主视角及其权重Q(q1，q2，…，qk)，以及N个候选副视角及其权重P(p1，p2，…，pn)。K和N为整数。
(5)导播信息。
其中，导播信息可包括导播人员针对其他非个性化用户做直播时的导播信息R。现场导播动作是根据直播的情况来临时做的决定，这些临时导播是往往是很重要的场景，因此，在做个性化直播时，是很重要的影响因子。比如如果导播临时切换了一个权重很低的视角，那这个视角的临时权重就需要调高。那么，调高的临时权重即可作为在此的导播信息。其中，导播信息R的数据格式可以是<时间，视角，是否切换为主视角>。
在本发明实施例中，对于接收的实时原始多路视角直播视频流，采用人工智能计算机视角技术，实时分析提取各个直播视角的视频特征，针对性的提取步骤101中的系统设置数据。其中，构建的系统设置数据(或称为视频特征数据)T的格式为：<节目ID，节目类型C，视角ID，开始时间t1，结束时间t2，<特征f1，置信值>，<特征f2，置信值v2>，…<特征fn，置信值vn>>。视频特征数据包括但不限于：人物、场景、事件等等，并且可采用例如Protobuf或者JS对象简谱(JavaScript Object Notation，JSON)序列化等的方式描述并存储。其中，置信值表示的是某个节目特征的出现概率。
例如，对于人物相关的特征，可采用深度学习人脸识别模型做相关人物识别，如FaceNet。对于物品和场景相关特征，可采用深度学习物体识别模型识别，如YoLo。对于事件相关的特征，可通过深度学习I3D模型结合场景切换的频次识别。
步骤102、获取用户特征数据。
在本发明实施例中，所述用户特征数据可包括用户在观看直播节目前设置的直播参数以及用户观看直播节目的历史数据。
用户观看直播节目的历史数据，包括：用户在第一历史时间段内所观看的直播节目的节目信息，用户在观看所述直播节目的过程中在各路视角上的观看时长，以及所述各路视角的视角特征等。其中，所述第一历史时间段可以指的的是在用户历史观看直播节目之前的任意时间段。
因此，相应的，在此步骤中，可获取用户在第一历史时间段内所观看的直播节目的节目信息，获取用户在观看所述直播节目的过程中在各路视角上的观看时长，以及所述各路视角的视角特征。历史数据H的格式可为：<用户ID，节目ID，节目类型C，视角ID，<开始时间t1，结束时间t2，<特征f1，置信值v1>，<特征f2，置信值v2>，…，<特征fn，置信值vn>>>。
其中，用户设置的直播参数可包括用户设置的期望观看的视角信息和用户对目标视角特征的感兴趣度。那么，在此步骤中可获取用户设置的期望观看的视角信息和用户对所述目标视角特征的感兴趣度。所述目标视角特征可包括上述各路视角的视角特征，还可包括用户根据需求重新设置或者选择的视角特征。
例如，用户在通过客户端观看直播前，可设置个人感兴趣或者期望观看的视角数量X和对Y个视频特征的感兴趣度I((特征f1，感兴趣度d1)，(特征f2，感兴趣度d2)，…，(特征fy，感兴趣度dy))。那么，相应的，服务器可通过客户端获得这些数据。其中，X和Y为整数。
最后，根据所述节目信息、所述在各路视角上的观看时长、所述各路视角的视角特征，所述期望观看的视角信息和所述用户对所述目标视角特征的感兴趣度，得到所述用户特征数据。
步骤103、根据所述系统设置数据和所述用户特征数据，从至少一个候选视角中选择目标直播视角。
其中，所述目标直播视角包括目标直播主视角和至少一个目标直播副视角中的一项或者两项。
具体的，在此步骤中，根据所述系统设置数据和所述用户特征数据，预估用户在所述至少一个候选视角上的观看时长。然后，根据在所述至少一个候选视角上的观看时长，从所述至少一个候选视角中选择目标直播视角。通过这种方式，由于预估了用户的观看时长，从而使得选择的直播视角更为符合用户的需求。
具体的，所述至少一个候选视角包括至少一个候选主视角。那么，在此从所述至少一个候选主视角中选取目标直播主视角。通常情况下，直播主视角的个数为1个。当然，也可以根据用户的选择设置为多个。
如果直播主视角的个数为1个，那么，可按照如下方式选择目标直播主视角。
首先，将所述候选视角特征、所述节目特征、所述导播信息、所述至少一个候选主视角以及每个候选主视角的权重值、所述用户特征数据输入到因式分解模型中，得到所述至少一个候选主视角的预估观看时长。然后，将具有最大的预估观看时长的候选主视角，作为所述目标直播主视角。
如果直播主视角的个数为多个，那么可根据预估观看时长的大小从中选取多个作为目标直播主视角。通常，是选择预估观看时长较大的作为目标直播主视角。
具体的，所述至少一个候选视角包括至少一个候选副视角。那么，在此步骤中，将所述候选视角特征、所述节目特征、所述导播信息、所述至少一个候选副视角以及每个候选副视角的权重值、所述用户特征数据输入到因式分解模型中，得到所述至少一个候选副视角的预估观看时长。然后，按照预估观看时长的大小，将所述至少一个候选俯视角的预估观看时长进行排序。例如，可按照预估观看时长从大到小的顺序进行排序。之后，根据排序结果，从所述至少一个候选副视角中选取N个候选副视角，作为目标直播副视角；其中，N为整数，且N小于获得等于候选副视角的总个数。或者，直接将具有最大的预估观看时长的候选副视角，作为所述目标直播副视角。
在以上的过程中，所述因式分解模型例如可采用基于注意力机制的因式分解模型(Attentional Factorization Machines，AFM)。在执行本发明实施例之前，可通过获得的数据来训练AMF。通过获得的数据，利用AMF模型来获得历史观看时长。在训练该模型的过程中，可使用的输入数据例如可以包括特征数据：用户观看历史视频特征数据H(含视角特征Z)、历史的针对节目导播设置的主视角权重Q、历史的实时导播数据R、当时的用户设置的兴趣度I等等。该模型的输出即为观看时间的预估值。
其中，AFM的计算公式如下：
其中，y′AMF是观看时间的预估时长，ω0，ωi，p，vi，vj，aij都是训练出来的模型参数，xi，xj是所有输入的特征数据。
步骤104、发送所述目标直播视角的视频流。
如果所述目标直播视角包括目标直播主视角或一个目标直播副视角，那么，可直接向终端发送目标直播主视角的视频流或一个目标直播副视角的视频流。
如果所述目标直播视角包括多个目标直播副视角中的一项，可将多个目标直播副视角的视频流形成复合视频流，并向终端发送复合视频流。
在以上的过程中，也可在获得的视频流中添加每个时间段的视频数据特征，从而使得用户更清晰的了解直播节目的特征。
如果所述目标直播视角包括目标直播主视角和至少一个目标直播副视角，那么，可利用所述目标直播主视角的视频流和所述至少一个目标直播副视角的视频流，形成复合视频流。然后，在所述复合视频流中添加视频特征数据。之后，向用户发送添加有视频特征数据的复合视频流。
在本发明实施例中，可结合系统设置数据和用户特征数据为用户选择目标直播视角，从而，利用本发明实施例可从众多的视角中为用户选择符合用户需求的直播视角。
参见图2，图2是本发明实施例提供的视频处理方法的流程图，应用于客户端，如图2所示，包括以下步骤：
步骤201、接收服务器发送的目标直播视角的视频流；其中，所述目标直播视角是所述服务器根据系统设置数据和用户特征数据从至少一个候选视角中选择的。其中，所述目标直播视角包括目标直播主视角和至少一个目标直播副视角中。
步骤202、解码所述目标直播视角的视频流，得到所述目标直播主视角的视频流和所述至少一个目标直播副视角的视频流。
步骤203、在第一显示区域显示所述目标直播主视角的视频流的视频图像，在其他显示区域显示所述至少一个目标直播副视角的视频流的视频图像。
例如，可将终端的显示区域划分成多个显示区域，将其中的一个区域作为第一显示区域，用于显示目标直播主视角的视频流的视频图像，并在其他显示区域分别显示所述至少一个目标直播副视角的视频流的视频图像。其中，第一显示区域的面积可大于其他显示区域的面积。
在本发明实施例中，可结合系统设置数据和用户特征数据为用户选择目标直播视角，从而，利用本发明实施例可从众多的视角中为用户选择符合用户需求的直播视角。
如图3所示，为本发明实施例中视频处理的系统结构图。结合图3，该系统可包括：特征管理服务器301，多路视角特征分析集群302，视频特征缓存服务器303，视角过滤器304，个性化直播服务器305，视频编码复合器306，流媒体服务器307，客户端播放器308，用户数据和操作历史数据库309等。
其中，特征管理服务器301用于获取系统设置参数，例如导播人员设置的预设特征类型，编导推荐视角和编导设定视角数据等等。其中，预设特征类型提供给多路视角特征分析集群302，编导推荐视角和编导设定视角数据提供给视角过滤器304。
多路视角特征分析集群302中包括多个视频特征提取服务器，用于从各路视角的原始视频流中提取视频特征数据。
视频特征缓存服务器303，用于缓存视频特征数据。
用户数据和操作历史数据库309，用于存储用户特征数据，包括用户的历史数据、在观看直播节目前设置的参数以及在观看直播节目的过程反馈的数据等。
视频流编码复合器306，用于根据视角过滤器304计算出的视角，获取相应视角的视频流并形成流媒体文件，如复合视频流，并经流媒体服务器307发送给客户端播放器。
用户经客户端设置的参数等个性化数据，通过客户端播放器308发送给个性化直播服务器305。
导播人员通过特征管理服务器设置的系统设置参数发送给多路视角特征分析集群，从多路视角的视频流中提取视频特征数据，并缓存。系统设置参数包括不限于为：K个候选主视角及其权重Q(q1，q2，…，qk)，N个候选副视角的重要性权重P(p1，p2，…，pn)，导播针对其他非个性化用户做直播时的导播信息R，以及节目类型C，候选视角特征Z，M个节目特征T(t1，t2，…，tm)等。
其中，多路视角特征分析集群产生的视频特征数据T的格式为：<节目ID，视角ID，节目类型，开始时间t1，结束时间t2，<特征f1，置信值v1>，<特征f2，置信值v2>，…，<特征fn，置信值vn>>，并提供给视角过滤器。
用户设置自己感兴趣的视频特征数据I，格式为：((特征f1，感兴趣度d1)，(特征f2，感兴趣度d2)，…，(特征fy，感兴趣度dy))，以及用户观看视频的历史视频特征数据，H<用户ID，节目ID，节目类型C，视角ID，<开始时间t1，结束时间t2，<特征f1，置信值v1>，<特征f2，置信值v2>，…，<特征fn，置信值vn>>>。用户特征数据由用户设置或者通过用户的历史观看习惯收集。之后，经个性化直播服务器308存储到用户数据和操作历史数据库309，并提供给视角过滤器。
个性化直播服务器接收到的用户特征数据之后，还可到视频特征缓存服务器中查询相应的视频特征数据T<节目ID，节目类型C，视角ID，视角特征Z，<开始时间t1，结束时间t2>，<特征f1，置信值v1>，<特征f2，置信值v2>，…<特征fn，置信值vn>>，并保存到用户数据和操作历史数据库309中。例如，个性化直播服务器可根据条件：“节目ID，节目类型C，视角ID，<开始时间t1，结束时间t2>”在视频特征缓存服务器中查询。
之后，视角过滤器利用训练好的AMF预估出用户在候选主视角和候选俯视角上的观看时长。
在选择目标主视角时，视角过滤器通过数据H，导播人员设置的权重值Q(q1，q2，…，qk)，用户在每个视角特征Z上的感兴趣程度I，计算K个编导设置的候选主视角中的每个候选主视角的预估观看时长。之后，选择预估观看时长最大的视角作为目标主视角。如果没有历史数据，那么可直接根据导播人员设置的主视角作为目标主视角。
在选择目标副视角时，视角过滤器通过数据H，导播设置的权重值P(p1，p2，…，pn)，用户每个视角特征Z上的感兴趣程度I，计算N个候选副视角的每个候选副视角的预估观看时长。然后，预估观看时长最大的X个视角作为目标副视角，或者将预估观看时长进行排序，选择排序靠前的X个视角作为目标副视角。X为正整数。
针对选择导出的目标主视角和目标副视角，以及对应时间段的视频特征数据，视频编码复合器实时把该目标主视角和X个目标副视角的视频流复合到一路复合视频流中。同时在复合视频流中附加上每个时间段的视频特征数据。复合视频流是活动图像专家组2(Moving Picture Experts Group，MPEG2)或MPEG4等格式的视频传输流(Transportstream,TS)，附加的视频特征信息附加到MPEG2或MPEG4等的用户数据段上。这样就形成了一个结合专业导播经验和用户的平时观看习惯做自动个性化视角导播的效果。
当客户端点播自己个性化好的直播视频流时，流媒体服务器通过实时传输协议(Real-time Transport Protocol，RTP)/实时消息传输协议(Real Time MessagingProtocol，RTMP)协议向客户端推送为该用户生产的多视角复合视频流。播放器通过解析视频TS流中的用户数据段中的信息，确定播放器播放的主视角和X个副视角选项。
播放器在播放个性化直播视频时，可将显示区域划分为几个播放区域：利用一个大的播放区域，播放主视角的视频。用户可以从导播定义的K个主视角中固定一个，或者根据后台服务实时计算的更新显示主视角的视频；利用X个小窗口播放副视角视频，可利用后台服务器实时更新副视角窗口的视频视角。
通过以上描述可以看出，在本发明实施例中，综合导播人员的转播经验、视角特征、视频特征，以及用户自己的平时观看视角和视频内容的选择的数据，去预估用户在每个视角的视频的观看时长。然后，根据预估的用户的观看时长去实现针对个人的自动的个性化多视角导播。那么，这样，即使是多个用户观看相同的节目，每个用户观看的视角也可不一样。
本发明实施例还提供了一种视频处理装置，应用于服务器。如图4所示，视频处理装置包括：
第一获取模块401，用于获取待直播的直播节目的系统设置数据；第二获取模块402，用于获取用户特征数据；选择模块403，用于根据所述系统设置数据和所述用户特征数据，从至少一个候选视角中选择目标直播视角；发送模块404，用于发送所述目标直播视角的视频流。
可选的，所述第二获取模块402可包括：
第一获取子模块，用于获取用户在第一历史时间段内所观看的直播节目的节目信息；第二获取子模块，用于获取用户在观看所述直播节目的过程中在各路视角上的观看时长，以及所述各路视角的视角特征；第三获取子模块，用于获取用户设置的期望观看的视角信息和用户对目标视角特征的感兴趣度，所述目标视角特征包括所述视角特征；第四获取子模块，用于根据所述节目信息、所述在各路视角上的观看时长、所述各路视角的视角特征，所述期望观看的视角信息和所述用户对目标视角特征的感兴趣度，得到所述用户特征数据。
可选的，所述选择模块403可包括：预估子模块，用于根据所述系统设置数据和所述用户特征数据，预估用户在所述至少一个候选视角上的观看时长；选择子模块，用于根据在所述至少一个候选视角上的观看时长，从所述至少一个候选视角中选择目标直播视角。
可选的，所述系统设置数据包括以下一项或者多项：节目类型，候选视角特征，节目特征，至少一个候选主视角以及每个候选主视角的权重值，至少一个候选副视角以及每个候选副视角的权重值，导播信息。
可选的，所述至少一个候选视角包括至少一个候选主视角。所述预估子模块具体用于，将所述候选视角特征、所述节目特征、所述导播信息、所述至少一个候选主视角以及每个候选主视角的权重值、所述用户特征数据输入到因式分解模型中，得到所述至少一个候选主视角的预估观看时长；所述选择子模块具体用于，将具有最大的预估观看时长的候选主视角，作为所述目标直播主视角。
可选的，所述至少一个候选视角包括至少一个候选副视角。所述预估子模块具体用于，将所述候选视角特征、所述节目特征、所述导播信息、所述至少一个候选副视角以及每个候选副视角的权重值、所述用户特征数据输入到因式分解模型中，得到所述至少一个候选副视角的预估观看时长。
可选的，所述选择子模块包括：排序单元，用于按照预估观看时长的大小，将所述至少一个候选俯视角的预估观看时长进行排序；选择单元，用于根据排序结果，从所述至少一个候选副视角中选取N个候选副视角，作为目标直播副视角；其中，N为整数，且N小于获得等于候选副视角的总个数。或者，所述选择子模块具体用于将具有最大的预估观看时长的候选副视角，作为所述目标直播副视角。
可选的，所述发送模块404包括：处理子模块，用于利用所述目标直播主视角的视频流和所述至少一个目标直播副视角的视频流，形成复合视频流；添加子模块，用于在所述复合视频流中添加视频特征数据；发送子模块，用于向用户发送添加有视频特征数据的复合视频流。
本发明实施例提供的装置，可以执行上述方法实施例，其实现原理和技术效果类似，本实施例此处不再赘述。
本发明实施例还提供了一种视频处理装置，应用于客户端。如图5所示，视频处理装置包括：
接收模块501，用于接收服务器发送的目标直播视角的视频流；其中，所述目标直播视角是所述服务器根据系统设置数据和用户特征数据从至少一个候选视角中选择的；其中，所述目标直播视角包括目标直播主视角和至少一个目标直播副视角；解码模块502，用于解码所述目标直播视角的视频流，得到所述目标直播主视角的视频流和所述至少一个目标直播副视角的视频流；显示模块503，用于在第一显示区域显示所述目标直播主视角的视频流的视频图像，在其他显示区域显示所述至少一个目标直播副视角的视频流的视频图像。
本发明实施例提供的装置，可以执行上述方法实施例，其实现原理和技术效果类似，本实施例此处不再赘述。
本发明实施例还提供了一种视频处理系统，包括：服务器和客户端；其中，所述服务器，用于获取待直播的直播节目的系统设置数据；获取用户特征数据；根据所述系统设置数据和所述用户特征数据，从至少一个候选视角中选择目标直播视角；发送所述目标直播视角的视频流；其中，所述目标直播视角包括目标直播主视角和至少一个目标直播副视角；所述客户端，用于接收所述服务器发送的目标直播视角的视频流；解码所述目标直播视角的视频流，得到所述目标直播主视角的视频流和所述至少一个目标直播副视角的视频流；在第一显示区域显示所述目标直播主视角的视频流的视频图像，在其他显示区域显示所述至少一个目标直播副视角的视频流的视频图像。
在该实施例中，所述服务器用于执行上述实施例中服务器所执行的过程，所述客户端可用于执行上述实施例中客户端所执行的过程，重复之处在此不再赘述。
如图6所示，本发明实施例的通信设备，应用于服务器，包括：处理器600，用于读取存储器620中的程序，执行下列过程：
获取待直播的直播节目的系统设置数据；获取用户特征数据；根据所述系统设置数据和所述用户特征数据，从至少一个候选视角中选择目标直播视角；发送所述目标直播视角的视频流。收发机610，用于在处理器600的控制下接收和发送数据。
其中，在图6中，总线架构可以包括任意数量的互联的总线和桥，具体由处理器600代表的一个或多个处理器和存储器620代表的存储器的各种电路链接在一起。总线架构还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路链接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口提供接口。收发机610可以是多个元件，即包括发送机和收发机，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。处理器600负责管理总线架构和通常的处理，存储器620可以存储处理器600在执行操作时所使用的数据。
处理器600负责管理总线架构和通常的处理，存储器620可以存储处理器600在执行操作时所使用的数据。
处理器600还用于读取所述计算机程序，执行如下步骤:
获取用户在第一历史时间段内所观看的直播节目的节目信息；
获取用户在观看所述直播节目的过程中在各路视角上的观看时长，以及所述各路视角的视角特征；
获取用户设置的期望观看的视角信息和用户对目标视角特征的感兴趣度，所述目标视角特征包括所述视角特征；
根据所述节目信息、所述在各路视角上的观看时长、所述各路视角的视角特征，所述期望观看的视角信息和所述用户对目标视角特征的感兴趣度，得到所述用户特征数据。
处理器600还用于读取所述计算机程序，执行如下步骤:
根据所述系统设置数据和所述用户特征数据，预估用户在所述至少一个候选视角上的观看时长；
根据在所述至少一个候选视角上的观看时长，从所述至少一个候选视角中选择目标直播视角。
所述系统设置数据包括以下一项或者多项：
节目类型，候选视角特征，节目特征，至少一个候选主视角以及每个候选主视角的权重值，至少一个候选副视角以及每个候选副视角的权重值，导播信息。
所述至少一个候选视角包括至少一个候选主视角；处理器600还用于读取所述计算机程序，执行如下步骤:
将所述候选视角特征、所述节目特征、所述导播信息、所述至少一个候选主视角以及每个候选主视角的权重值、所述用户特征数据输入到因式分解模型中，得到所述至少一个候选主视角的预估观看时长；
将具有最大的预估观看时长的候选主视角，作为所述目标直播主视角。
所述至少一个候选视角包括至少一个候选副视角；处理器600还用于读取所述计算机程序，执行如下步骤:
将所述候选视角特征、所述节目特征、所述导播信息、所述至少一个候选副视角以及每个候选副视角的权重值、所述用户特征数据输入到因式分解模型中，得到所述至少一个候选副视角的预估观看时长。
处理器600还用于读取所述计算机程序，执行如下步骤:
按照预估观看时长的大小，将所述至少一个候选俯视角的预估观看时长进行排序；根据排序结果，从所述至少一个候选副视角中选取N个候选副视角，作为目标直播副视角；其中，N为整数，且N小于获得等于候选副视角的总个数；或者
将具有最大的预估观看时长的候选副视角，作为所述目标直播副视角。
处理器600还用于读取所述计算机程序，执行如下步骤:
利用所述目标直播主视角的视频流和所述至少一个目标直播副视角的视频流，形成复合视频流；
在所述复合视频流中添加视频特征数据；
向用户发送添加有视频特征数据的复合视频流。
本发明实施例提供的设备，可以执行上述方法实施例，其实现原理和技术效果类似，本实施例此处不再赘述。
如图7所示，本发明实施例的通信设备，应用于客户端，包括：处理器700，用于读取存储器720中的程序，执行下列过程：
通过收发机710接收服务器发送的目标直播视角的视频流；其中，所述目标直播视角是所述服务器根据系统设置数据和用户特征数据从至少一个候选视角中选择的；所述目标直播视角包括目标直播主视角和至少一个目标直播副视角；解码所述目标直播视角的视频流，得到所述目标直播主视角的视频流和所述至少一个目标直播副视角的视频流；在第一显示区域显示所述目标直播主视角的视频流的视频图像，在其他显示区域显示所述至少一个目标直播副视角的视频流的视频图像。
收发机710，用于在处理器700的控制下接收和发送数据。
其中，在图7中，总线架构可以包括任意数量的互联的总线和桥，具体由处理器700代表的一个或多个处理器和存储器720代表的存储器的各种电路链接在一起。总线架构还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路链接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口提供接口。收发机710可以是多个元件，即包括发送机和接收机，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。针对不同的用户设备，用户接口730还可以是能够外接内接需要设备的接口，连接的设备包括但不限于小键盘、显示器、扬声器、麦克风、操纵杆等。
处理器700负责管理总线架构和通常的处理，存储器720可以存储处理器700在执行操作时所使用的数据。
本发明实施例提供的设备，可以执行上述方法实施例，其实现原理和技术效果类似，本实施例此处不再赘述。
此外，本发明实施例的计算机可读存储介质，用于存储计算机程序，所述计算机程序可被处理器执行实现以下步骤：
接收服务器发送的目标直播视角的视频流；其中，所述目标直播视角是所述服务器根据系统设置数据和用户特征数据从至少一个候选视角中选择的；其中，所述目标直播视角包括目标直播主视角和至少一个目标直播副视角；
解码所述目标直播视角的视频流，得到所述目标直播主视角的视频流和所述至少一个目标直播副视角的视频流；
在第一显示区域显示所述目标直播主视角的视频流的视频图像，在其他显示区域显示所述至少一个目标直播副视角的视频流的视频图像。
此外，本发明实施例的计算机可读存储介质，用于存储计算机程序，所述计算机程序可被处理器执行实现以下步骤：
获取待直播的直播节目的系统设置数据；
获取用户特征数据；
根据所述系统设置数据和所述用户特征数据，从至少一个候选视角中选择目标直播视角；
发送所述目标直播视角的视频流。
其中，所述获取用户特征数据，包括：
获取用户在第一历史时间段内所观看的直播节目的节目信息；
获取用户在观看所述直播节目的过程中在各路视角上的观看时长，以及所述各路视角的视角特征；
获取用户设置的期望观看的视角信息和用户对目标视角特征的感兴趣度，所述目标视角特征包括所述视角特征；
根据所述节目信息、所述在各路视角上的观看时长、所述各路视角的视角特征，所述期望观看的视角信息和所述用户对所述目标视角特征的感兴趣度，得到所述用户特征数据。
其中，所述根据所述系统设置数据和所述用户特征数据，从至少一个候选视角中选择目标直播视角，包括：
根据所述系统设置数据和所述用户特征数据，预估用户在所述至少一个候选视角上的观看时长；
根据在所述至少一个候选视角上的观看时长，从所述至少一个候选视角中选择目标直播视角。
其中，所述系统设置数据包括以下一项或者多项：
节目类型，候选视角特征，节目特征，至少一个候选主视角以及每个候选主视角的权重值，至少一个候选副视角以及每个候选副视角的权重值，导播信息。
其中，所述至少一个候选视角包括至少一个候选主视角；
所述根据所述系统设置数据和所述用户特征数据，预估用户在所述至少一个候选视角上的观看时长，包括：
将所述候选视角特征、所述节目特征、所述导播信息、所述至少一个候选主视角以及每个候选主视角的权重值、所述用户特征数据输入到因式分解模型中，得到所述至少一个候选主视角的预估观看时长；
所述根据在所述至少一个候选视角上的观看时长，从所述至少一个候选视角中选择目标直播视角，包括：
将具有最大的预估观看时长的候选主视角，作为所述目标直播主视角。
其中，所述至少一个候选视角包括至少一个候选副视角；
所述根据所述系统设置数据和所述用户特征数据，预估用户在所述至少一个候选视角上的观看时长，包括：
将所述候选视角特征、所述节目特征、所述导播信息、所述至少一个候选副视角以及每个候选副视角的权重值、所述用户特征数据输入到因式分解模型中，得到所述至少一个候选副视角的预估观看时长。
其中，所述根据在所述至少一个候选视角上的观看时长，从所述至少一个候选视角中选择目标直播视角，包括：
按照预估观看时长的大小，将所述至少一个候选俯视角的预估观看时长进行排序；根据排序结果，从所述至少一个候选副视角中选取N个候选副视角，作为目标直播副视角；其中，N为整数，且N小于获得等于候选副视角的总个数；或者
将具有最大的预估观看时长的候选副视角，作为所述目标直播副视角。
其中，在所述目标直播视角包括至少一个目标直播主视角和至少一个目标直播副视角的情况下，所述发送所述目标直播视角的视频流，包括：
利用所述至少一个目标直播主视角的视频流和所述至少一个目标直播副视角的视频流，形成复合视频流；
在所述复合视频流中添加视频特征数据；
向用户发送添加有视频特征数据的复合视频流。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露方法和装置，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理包括，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
上述以软件功能单元的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能单元存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述收发方法的部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，简称ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (12)

1.一种视频处理方法，应用于服务器，其特征在于，包括：
获取待直播的直播节目的系统设置数据；
获取用户特征数据；
根据所述系统设置数据和所述用户特征数据，从至少一个候选视角中选择目标直播视角；
发送所述目标直播视角的视频流。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取用户特征数据，包括：
获取用户在第一历史时间段内所观看的直播节目的节目信息；
获取用户在观看所述直播节目的过程中在各路视角上的观看时长，以及所述各路视角的视角特征；
获取用户设置的期望观看的视角信息和用户对目标视角特征的感兴趣度，所述目标视角特征包括所述视角特征；
根据所述节目信息、所述在各路视角上的观看时长、所述各路视角的视角特征，所述期望观看的视角信息和所述用户对所述目标视角特征的感兴趣度，得到所述用户特征数据。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述系统设置数据和所述用户特征数据，从至少一个候选视角中选择目标直播视角，包括：
根据所述系统设置数据和所述用户特征数据，预估用户在所述至少一个候选视角上的观看时长；
根据在所述至少一个候选视角上的观看时长，从所述至少一个候选视角中选择目标直播视角。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述系统设置数据包括以下一项或者多项：
节目类型，候选视角特征，节目特征，至少一个候选主视角以及每个候选主视角的权重值，至少一个候选副视角以及每个候选副视角的权重值，导播信息。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述至少一个候选视角包括至少一个候选主视角；
所述根据所述系统设置数据和所述用户特征数据，预估用户在所述至少一个候选视角上的观看时长，包括：
将所述候选视角特征、所述节目特征、所述导播信息、所述至少一个候选主视角以及每个候选主视角的权重值、所述用户特征数据输入到因式分解模型中，得到所述至少一个候选主视角的预估观看时长；
所述目标直播视角包括目标直播主视角；所述根据在所述至少一个候选视角上的观看时长，从所述至少一个候选视角中选择目标直播视角，包括：
将具有最大的预估观看时长的候选主视角，作为所述目标直播主视角。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述至少一个候选视角包括至少一个候选副视角；
所述根据所述系统设置数据和所述用户特征数据，预估用户在所述至少一个候选视角上的观看时长，包括：
将所述候选视角特征、所述节目特征、所述导播信息、所述至少一个候选副视角以及每个候选副视角的权重值、所述用户特征数据输入到因式分解模型中，得到所述至少一个候选副视角的预估观看时长。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述目标直播视角包括目标直播副视角；
所述根据在所述至少一个候选视角上的观看时长，从所述至少一个候选视角中选择目标直播视角，包括：
按照预估观看时长的大小，将所述至少一个候选俯视角的预估观看时长进行排序；根据排序结果，从所述至少一个候选副视角中选取N个候选副视角，作为目标直播副视角；其中，N为整数，且N小于获得等于候选副视角的总个数；或者
将具有最大的预估观看时长的候选副视角，作为所述目标直播副视角。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述目标直播视角包括至少一个目标直播主视角和至少一个目标直播副视角的情况下，所述发送所述目标直播视角的视频流，包括：
利用所述至少一个目标直播主视角的视频流和所述至少一个目标直播副视角的视频流，形成复合视频流；
在所述复合视频流中添加视频特征数据；
向用户发送添加有视频特征数据的复合视频流。
9.一种视频处理方法，应用于客户端，其特征在于，包括：
接收服务器发送的目标直播视角的视频流；其中，所述目标直播视角是所述服务器根据系统设置数据和用户特征数据从至少一个候选视角中选择的；其中，所述目标直播视角包括目标直播主视角和至少一个目标直播副视角；
解码所述目标直播视角的视频流，得到所述目标直播主视角的视频流和所述至少一个目标直播副视角的视频流；
在第一显示区域显示所述目标直播主视角的视频流的视频图像，在其他显示区域显示所述至少一个目标直播副视角的视频流的视频图像。
10.一种视频处理系统，其特征在于，包括：服务器和客户端；
其中，所述服务器，用于获取待直播的直播节目的系统设置数据；获取用户特征数据；根据所述系统设置数据和所述用户特征数据，从至少一个候选视角中选择目标直播视角；发送所述目标直播视角的视频流；其中，所述目标直播视角包括目标直播主视角和至少一个目标直播副视角；
所述客户端，用于接收所述服务器发送的目标直播视角的视频流；解码所述目标直播视角的视频流，得到所述目标直播主视角的视频流和所述至少一个目标直播副视角的视频流；在第一显示区域显示所述目标直播主视角的视频流的视频图像，在其他显示区域显示所述至少一个目标直播副视角的视频流的视频图像。
11.一种通信设备，包括：收发机、存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序；其特征在于，
所述处理器，用于读取存储器中的程序实现如权利要求1至8中任一项所述的方法中的步骤；或者实现如权利要求9所述的方法中的步骤。
12.一种计算机可读存储介质，用于存储计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的方法中的步骤；或者实现如权利要求9所述的方法中的步骤。
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