CN111479129A - 直播封面的确定方法、装置、服务器、介质及系统 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种直播封面的确定方法、装置、服务器、介质及系统，属于网络技术领域。该方法包括：获取目标直播间对应的直播截图和当前直播封面，直播截图从所述目标直播间对应的直播视频流中截取得到；将直播截图和当前直播封面输入直播风格评估模型，得到直播风格评估模型输出的相似度数值，相似度数值用于表征直播截图对应的直播风格与当前直播封面对应的直播风格之间的相似度；根据相似度数值，从直播截图和所述当前直播封面中确定出目标直播封面。可以使得确定出的目标直播封面能准确反映当前直播内容对应的直播风格，从而提高了用户选择目标直播间的准确性。
Description
技术领域
本申请实施例涉及网络技术领域，特别涉及一种直播封面的确定方法、装置、服务器、介质及系统。
背景技术
在直播客户端(用户客户端)对应的界面中，会显示有多个直播间对应的直播封面，用户可以根据直播封面来选择进入哪一个直播间内进行直播观看。相关技术中，直播封面主要使用该直播间对应的主播自行设置的图片，或直播平台默认的图片。显然，采用相关技术中的方案，直播封面不能准确反映当前直播内容对应的直播风格或特征。
发明内容
本申请实施例提供了一种直播封面的确定方法、装置、服务器、介质及系统。所述技术方案如下：
一方面，本申请实施例提供一种直播封面的确定方法，所述方法包括：
获取目标直播间对应的直播截图和当前直播封面，所述直播截图从所述目标直播间对应的直播视频流中截取得到；
将所述直播截图和所述当前直播封面输入直播风格评估模型，得到所述直播风格评估模型输出的相似度数值，所述相似度数值用于表征所述直播截图对应的直播风格与所述当前直播封面对应的直播风格之间的相似度；
根据所述相似度数值，从所述直播截图和所述当前直播封面中确定出目标直播封面。
另一方面，本申请实施例提供一种直播封面的确定装置，所述装置包括：
第一获取模块，用于获取目标直播间对应的直播截图和当前直播封面，所述直播截图从所述目标直播间对应的直播视频流中截取得到；
处理模块，用于将所述直播截图和所述当前直播封面输入直播风格评估模型，得到所述直播风格评估模型输出的相似度数值，所述相似度数值用于表征所述直播截图对应的直播风格与所述当前直播封面对应的直播风格之间的相似度；
确定模块，用于根据所述相似度数值，从所述直播截图和所述当前直播封面中确定出目标直播封面。
另一方面，本申请实施例提供了一种服务器，所述服务器包括处理器和存储器；所述存储器存储有至少一条指令，所述至少一条指令用于被所述处理器执行以实现如上述方面所述的直播封面的确定方法。
另一方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有至少一条指令，所述至少一条指令用于被处理器执行以实现如上述方面所述的直播封面的确定方法。
另一方面，本申请实施例还提供了一种计算机程序产品，该计算机程序产品存储有至少一条指令，所述至少一条指令由所述处理器加载并执行以实现上述方面所述的直播封面的确定方法。
另一方面，本申请实施例还提供了一种直播系统，所述直播系统包括：推流服务器、封面服务器和直播客户端，所述推流服务器与所述封面服务器通过有线或无线网络相连，所述封面服务器与所述直播客户端通过有线或无线网络相连；
所述推流服务器用于从目标直播间对应的直播视频流中截取直播截图并发送给所述封面服务器；向所述直播客户端推送所述直播视频流；
所述封面服务器用于获取所述目标直播间对应的所述直播截图和当前直播封面；将所述直播截图和所述当前直播封面输入直播风格评估模型，得到所述直播风格评估模型输出的相似度数值，所述相似度数值用于表征所述直播截图对应的直播风格与所述当前直播封面对应的直播风格之间的相似度；根据所述相似度数值，从所述直播截图和所述当前直播封面中确定出目标直播封面。
本申请实施例提供的技术方案可以带来如下有益效果：
封面服务器通过获取目标直播间对应的直播截图和当前直播封面，并将直播截图和当前直播封面输入直播风格评估模型，得到直播风格评估模型输出的相似度数值，由于该相似度数值可以表征直播截图对应的直播风格与当前直播封面对应的直播风格之间的相似度，因此，可以根据该相似度数值来确定当前直播封面是否与当前直播内容匹配，从而确定是否需要替换当前直播封面。相比于相关技术中直接采用主播设置的封面，本实施例提供的直播封面确定方法可以通过实时比较直播截图和当前直播封面的相似度数值，来实时确定当前直播封面与当前直播内容对应的直播风格的关联度，并根据相似度数值来确定目标直播封面，使得确定出的目标直播封面能准确反映当前直播内容对应的直播风格，从而提高了用户选择目标直播间的准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对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申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1示出了本申请一个示例性实施例示出的直播系统的结构示意图；
图2示出了本申请一个示例性实施例提供的直播封面的确定方法的流程图；
图3其示出了本申请一个示例性实施例示出的直播风格评估模型的训练过程的流程图；
图4其示出了本申请另一个示例性实施例示出的直播风格评估模型的训练过程的流程图；
图5示出了本申请另一个示例性实施例示出的直播封面的确定方法的流程图；
图6示出了本申请另一个示例性实施例示出的直播封面确定的方法的流程图；
图7示出了本申请一个示例性实施例示出的根据直播截图确定目标直播封面的过程的流程图；
图8示出了本申请一个示例性实施例示出的获取直播截图的过程的流程图；
图9示出了本申请一个示例性实施例提供的直播封面的确定装置的结构框图；
图10示出了本申请一个示例性实施例提供的服务器的结构框图。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请实施方式作进一步地详细描述。
相关技术中，用户对某个直播间的最初印象均来源于直播封面，相应的，用户可能会根据直播封面来选择感兴趣的直播间，进行直播观看，而直播间对应的直播封面可以由主播进行自主设置，比如，主播可以设置真人照片作为直播封面；或者采用直播平台的默认直播封面。
显然采用相关技术中的方法，直播封面由主播自行设置或直播平台默认设置，可能导致显示给用户的直播封面无法准确反映当前直播内容对应的直播风格，可能仅体现了主播个人爱好，导致用户根据该直播封面进入直播间，发现当前直播内容与直播封面无关，需要推出直播间并重新选择其他直播间，从而提高了用户选择感兴趣的直播间的操作成本。
不同于相关技术中的直播封面的确定方法，本申请实施例提供了一种直播封面的确定方法。请参考图1，其示出了本申请一个示例性实施例示出的直播系统的结构示意图，该直播系统包括：第一终端101、推流服务器102、第二终端103和封面服务器104。
第一终端101中安装和运行有网络主播所使用的主播客户端。网络主播可以在该主播客户端中注册直播间，并通过该直播间与其他观看直播的用户进行音频、视频、桌面共享、文档共享等互动。本申请实施例中，第一终端101可以将直播视频流发送给推流服务器102。
第一终端101通过无线网络或有线网络与推流服务器102相连。
推流服务器102是直播系统中直播间交互信息的中转站，用于接收来自主播客户端的直播视频流，并推送给观看直播的用户所使用的直播(用户)客户端；或接收来自直播客户端的信息，并推送给主播客户端，实现主播客户端与直播客户端之间实时交互信息的传递。其可以是一台服务器，若干台服务器构成的服务器集群或云计算中心。本申请实施例中，该推流服务器102可以接收第一终端101发送的直播视频流，并将该直播视频流推送至第二终端103中安装的主播客户端中；可选的，推流服务器102还可以从直播视频流中截取直播截图并发送给封面服务器104。
推流服务器102通过无线网络或有线网络与第二终端103相连，且推流服务器102通过无线网络或有线网络与封面服务器104相连。
第二终端103中安装和运行有观看直播的用户所使用的直播客户端。用户可以在该直播客户端中选择想要进入的直播间，并可以在该直播间中进行点赞、关注、发送信息、赠送主播虚拟礼物等行为。本申请实施例中，第二终端103可以接收推流服务器102发送的直播视频流；可选的，第二终端103可以接收封面服务器104发送的直播封面，并进行对应显示在直播客户端中。
封面服务器104通过无线网络或有线网络与第二终端103相连。
封面服务器104中存储有各个直播间对应的当前直播封面，用于接收推流服务器102发送的目标直播间的直播截图，并根据目标直播间对应的当前直播封面和直播截图，确定出目标直播封面，并推送至第二终端103中安装的直播客户端上。其可以是其可以是一台服务器，若干台服务器构成的服务器集群或云计算中心。本实施例中，封面服务器104中还运行有直播风格评估模型，用于比较当前直播封面与直播截图之间直播风格是否相似，从而确定是否需要替换当前直播封面。
本实施例中，封面服务器104通过获取目标直播间对应的直播截图和当前直播封面，并将直播截图和当前直播封面输入直播风格评估模型，得到直播风格评估模型输出的相似度数值，由于该相似度数值可以表征直播截图对应的直播风格与当前直播封面对应的直播风格之间的相似度，因此，可以根据该相似度数值来确定当前直播封面是否与当前直播内容匹配，从而确定是否需要替换当前直播封面。相比于相关技术中直接采用主播设置的封面，本实施例提供的直播封面确定方法可以通过实时比较直播截图和当前直播封面的相似度数值，来实时确定当前直播封面与当前直播内容对应的直播风格的关联度，并根据相似度数值来确定目标直播封面，使得确定出的目标直播封面能准确反映当前直播内容对应的直播风格，从而提高了用户选择目标直播间的准确性。
请参考图2，其示出了本申请一个示例性实施例提供的直播封面的确定方法的流程图，本申请实施例以该方法应用于上述图1所示的直播系统中的封面服务器为例进行说明。该方法包括：
步骤201，获取目标直播间对应的直播截图和当前直播封面。
其中，直播截图从目标直播间对应的直播视频流中截取得到，在一种可能的实施方式中，推流服务器在接收目标直播间对应的主播客户端发送的直播视频流时，可以按照预设时间间隔实时截取直播截图，比如，每隔5min截取一次；或在预设时间点进行截取，比如，主播开播时间为9:00:00，则可以预设在9:05:00时刻进行截取。
在一种可能的实施方式中，封面服务器中预先存储有各个直播间对应的当前直播封面，其中，当前直播封面可以是由主播自行设置的，也可以是历史直播截图。本实施例对此不构成限定。
在一种可能的实施方式中，若当前直播封面为历史直播截图，则封面服务器获取到的直播截图对应的截图时间应该在历史直播截图对应的历史截图时间之后，比如，当前直播封面(历史直播截图)对应的截图时间为9:00:00，则直播截图对应的截图时间可以为9:30:00。
可选的，封面服务器在存储当前直播封面时，可以将当前直播封面对应的历史截图时间与当前直播封面关联存储。
在一种可能的实施方式中，封面服务器可以接收推流服务器发送的目标直播间对应的直播截图(其中可以包含目标直播间的标识信息)，并根据目标直播间标识信息从直播封面数据库(存储有各个直播间对应的当前直播封面)中获取到对应的当前直播封面，以便用于后续进行直播风格相似度的评估。
步骤202，将直播截图和当前直播封面输入直播风格评估模型，得到直播风格评估模型输出的相似度数值，相似度数值用于表征直播截图对应的直播风格与当前直播封面对应的直播风格之间的相似度。
其中，相似度数值的表现形式可以为百分比，比如，直播截图和当前直播封面之间的相似度数值为90％。
在一种可能的实施方式中，封面服务器中预先设置有直播风格评估模型，其可以对输入的直播截图和当前直播封面进行特征提取，从而确定其分别对应的直播风格，并对比得到直播截图和当前直播封面对应的直播风格之间的相似度数值，从而根据该相似度数值来确定是否替换当前直播封面。
其中，直播风格可以由开发人员自行设置，比如，古风、二次元风、现代风等，或，游戏类、美女类、户外类等，本实施例对此不构成限定。
步骤203，根据相似度数值，从直播截图和当前直播封面中确定出目标直播封面。
在一种可能的实施方式中，若相似度数值较高，表示当前直播内容对应的直播风格与当前直播封面比较相似，则无需替换当前直播封面，可以继续使用当前直播封面作为直播间的封面；若相似度数值较低，则表示当前直播封面无法体现当前直播内容对应的直播风格，需要对当前直播封面进行替换，即使用直播截图作为直播间的封面。
可选的，封面服务器可以按照预设时间间隔进行一次直播封面的确定，比如，每隔10min确定一次直播封面。
可选的，当封面服务器确定出目标直播封面后，可以通过超文本传输协议(HyperText Transfer Protocol，HTTP)将目标直播封面推送至直播客户端，以便直播客户端进行显示。
综上所述，本申请实施例提供的技术方案中，封面服务器通过获取目标直播间对应的直播截图和当前直播封面，并将直播截图和当前直播封面输入直播风格评估模型，得到直播风格评估模型输出的相似度数值，由于该相似度数值可以表征直播截图对应的直播风格与当前直播封面对应的直播风格之间的相似度，因此，可以根据该相似度数值来确定当前直播封面是否与当前直播内容匹配，从而确定是否需要替换当前直播封面。相比于相关技术中直接采用主播设置的封面，本实施例提供的直播封面确定方法可以通过实时比较直播截图和当前直播封面的相似度数值，来实时确定当前直播封面与当前直播内容的关联度，并根据相似度数值来确定目标直播封面，使得确定出的目标直播封面能准确反映当前直播内容对应的直播风格，从而提高了用户选择目标直播间的准确性。
在一种可能的实施方式中，封面服务器中预设的直播风格评估模型需要预先进行训练，才可以设置在封面服务器中，并在模型运行时，用于确定直播截图和当前直播封面分别对应的直播风格的相似度。
请参考图3，其示出了本申请一个示例性实施例示出的直播风格评估模型的训练过程的流程图，该方法包括：
步骤301，获取训练样本对，训练样本对包括第一样本截图和第二样本截图。
针对直播风格评估模型的训练过程，所采用的数据集中包含有多个训练样本对，每个训练样本对中均包括有第一样本截图和第二样本截图，其中，第一样本截图和第二样本截图可以从历史直播视频流中截取得到，该历史直播视频流可以是整个直播平台中所有直播间对应的历史直播视频流。
可选的，数据集中的训练样本对的数量可以由开发人员自行设置，训练样本对的数量越多，直播风格评估模型的相似度预测越准确，比如，数据集中包含有5000个训练样本对。
在一种可能的实施方式中，服务器可以按照预设时间间隔从历史直播视频流中截取第一样本截图和第二样本截图，并组合成多个训练样本对，形成训练数据集。
可选的，训练样本对可以是表示同一直播风格的不同截图，也可以是表示不同直播风格的不同截图，本实施例对此不构成限定。
在一种可能的实施方式中，可以将获得的训练样本对按照预设比例划分为测试集和样本集，其中，样本集用于对直播风格评估模型的训练过程，测试集用于直播风格评估模型的校验过程。比如，将测试集和样本集按照2:8的比例进行划分。
步骤302，根据训练样本对以及训练样本对对应的标注相似度数值，训练直播风格评估模型。
其中，标注相似度数值由开发人员进行人工标注得到。
在一种可能的实施方式中，将训练样本对输入直播风格评估模型中，得到直播风格评估模型输出的预测相似度数值，对预测相似度数值和标注相似度数值进行损失计算，从而利用该损失对直播风格评估模型执行反向传播算法，更新直播风格评估模型中的各个参数。
其中，直播风格评估模型的损失函数可以采用平方损失函数、绝对损失函数、对数损失函数等，本实施例对直播风格评估模型所采用的损失函数不构成限定。
可选的，可以设定多个训练周期，在每一个训练周期内均按照上文所述的方法对直播风格评估模型进行训练，直至直播风格评估模型对应的损失函数完全收敛，完成直播风格评估模型的训练。
在一种可能的实施方式中，直播风格评估模型可能包含直播风格预测网络和相似度预测网络，其中，直播风格预测网络用于对第一样本截图和第二样本截图进行直播风格预测，相似度预测网络用于根据第一样本截图和第二样本截图分别对应的预测直播风格数值，得出两个样本截图对应的直播风格的相似度。
示意性的，在图3的基础上，如图4所示，步骤302可以包括步骤302A、步骤302B和步骤302C。
步骤302A，将第一样本截图和第二样本截图输入直播风格预测网络，得到直播风格预测网络输出的第一样本特征值和第二样本特征值，第一样本特征值表征第一样本截图对应的直播风格预测值，第二样本特征值表征第二样本截图对应的直播风格预测。
其中，直播风格预测值的表现形式可以为：P1＝0.7、P2＝0.2、P3＝0.05、P4＝0.05，其中，P1表示样本截图可能是第一直播风格的概率，P2表示样本截图可能是第二直播风格的概率，P3表示样本截图可能是第三直播风格的概率，P4表示样本截图可能是第四直播风格的概率。
在一种可能的实施方式中，将第一样本截图和第二样本截图分别输入直播风格预测网络，得到直播风格预测网络输出的第一样本截图对应的直播风格预测值，和第二样本截图对应的直播风格预测值。
可选的，直播风格预测网络可以采用径向基函数网络(Radial Basis Function，RBF)、递归神经网络(Recurrent Neural Networks，RNN)等，本实施对直播风格预测网络采用的网络模型不构成限定。
步骤302B，将第一样本特征值和第二样本特征值输入相似度预测网络，得到相似度预测网络输出的预测相似度数值。
在一种可能的实施方式中，将第一特征值和第二特征值同时输入相似度预测网络，由相似度预测网络对比两个样本截图对应的直播风格预测值，输出第一样本截图和第二样本截图之间直播风格的预测相似度数值。
步骤302C，根据预测相似度数值和标注相似度数值，训练直播风格预测网络和相似度预测网络。
在一种可能的实施方式中，对预测相似度数值和标注相似度数值进行损失计算，从而利用该损失对直播风格预测网络和相似度预测网络执行反向传播算法，更新直播风格预测网络和相似度预测网络中的各个参数，进行多次重复训练，直至损失函数完全收敛时，完成对直播风格预测网络和相似度预测网络的训练。
本实施例中，通过获取多个训练样本对，以及训练样本对对应的标注相似度数值，训练直播风格评估模型，以便在模型应用时，直播风格评估模型可以根据输入的当前直播封面和直播截图，输出当前直播封面和直播截图对应的相似度数值，用于后续的直播封面确定过程。
在一种可能的实施方式中，当根据相似度数值来确定目标直播封面时，可以根据预设的相似度阈值来进行判断，比如，若直播截图和当前直播封面的相似度数值高于相似度阈值，表示当前直播封面对应的直播风格与当前直播内容对应的直播风格相近，则无需替换当前直播封面，反之，若相似度数值低于相似度阈值，表示当前直播封面对应的直播风格无法准确反映当前直播内容对应的直播风格，为了避免给用户提供错误的直播风格信息，就需要对当前直播封面进行替换。
请参考图5，其示出了本申请另一个示例性实施例示出的直播封面的确定方法的流程图，本申请实施例以该方法应用于上述图1所示的直播系统中的封面服务器为例进行说明。该方法包括：
步骤501，获取目标直播间对应的直播截图和当前直播封面。
本步骤的实施方式可以参考步骤201，本实施例在此不做赘述。
步骤502，将直播截图和当前直播封面输入直播风格评估模型，得到直播风格评估模型输出的相似度数值，相似度数值用于表征直播截图对应的直播风格与当前直播封面对应的直播风格之间的相似度。
在一种可能的实施方式中，将直播截图和当前直播封面分别输入直播风格预测网络，得到直播风格预测网络输出的第一特征值和第二特征值，其中，第一特征值用于表征直播截图对应的直播风格预测值，第二特征值用于表征当前直播封面对应的直播风格预测值；并将第一特征值和第二特征值输入相似度预测网络，得到相似度预测网络输出的直播截图和当前直播封面的相似度数值，用于后续进行是否替换当前直播封面的判断。
步骤503，响应于相似度数值高于相似度阈值，将当前直播封面确定为目标直播封面。
其中，相似度阈值由开发人员进行设置，比如，相似度阈值为90％。
在一种可能的实施方式中，当封面服务器确定出相似度数值高于相似度阈值时，比如，相似度数值为92％，大于相似度阈值90％，表示当前直播封面对应的直播风格与当前直播内容对应的直播风格相似，无需替换当前直播封面，可以继续使用当前直播封面作为目标直播封面。
步骤504，响应于相似度数值低于相似度阈值，将直播截图确定为目标直播封面。
在一种可能的实施方式中，当封面服务器确定出相似度数值低于相似度阈值时，比如，相似度数值为45％，低于相似度阈值90％，则表示当前直播封面与当前直播内容对应的直播风格存在差异，可能需要替换当前直播封面。
由于直播截图是从当前直播间对应的直播视频流中截取得到，当直播截图和当前直播封面对应的直播风格之间的相似度较低时，直播截图更能反映当前直播内容的直播风格，因此，在一种可能的实施方式中，可以使用直播截图来替换当前直播封面。
针对替换当前直播封面的情况，若仅根据单次相似度数值低于相似度阈值，即替换当前直播封面，会导致直播封面的更替较为频繁，降低了确定直播封面的准确性，因此，为了避免偶然因素的发生，在一种可能的实施方式中，通过设置计数阈值，当确定出相似度数值低于相似度阈值时，记录次数，直至记录的次数高于计数阈值时，触发使用直播截图替换当前直播封面的步骤。
示意性的，在图5的基础上，如图6所示，步骤504包括步骤504A和步骤504B。
步骤504A，响应于相似度数值低于相似度阈值，更新计数，并将直播截图添加至截图集合，计数用于表征相似度数值低于相似度阈值的直播截图的数量。
在一种可能的实施方式中，封面服务器可以记录相似度数值低于相似度阈值的次数，每确定出相似度数值低于相似度阈值时，即更新一次计数，直至满足计数阈值。
可选的，当满足计数阈值之后，后续若重新出现相似度数值低于相似度阈值的情况，可以重新开始计数。
由于后续需要根据直播封面确定目标直播截图，因此，在一种可能的实施方式中，可以将每次更新计数时对应的直播截图添加至截图集合中，以便后续在满足计数阈值时，可以从截图集合中确定出目标直播封面。
可选的，封面服务器中预设有存储直播截图的截图数据库，可以将直播截图存储在该截图数据库中。
可选的，当根据直播截图确定出目标直播截图后，可以自动清除存储在该截图数据库中的直播截图，释放封面服务器的存储空间，以便后续计数重新开始时，重新存储对应的直播截图。
步骤504B，响应于计数达到计数阈值，根据截图集合中的直播截图确定目标直播封面。
其中，计数阈值由开发人员预先设置，比如，计数阈值可以为10次。
在一种可能的实施方式中，当服务器确定出计数达到计数阈值后，即可以触发替换当前直播封面的步骤，即根据截图集合中的直播截图确定出目标直播封面。
可选的，针对根据各个直播截图确定目标直播封面的方式，在一种可能的实施方式中，可以随机选取任一直播截图作为目标直播封面，或采用人工干预的方式，人工挑选直播截图中质量较好的作为目标直播封面。本实施例对从截图集合中确定目标直播封面的方式不构成限定。
本实施例中，通过设置相似度阈值和计数阈值，当封面服务器确定出当前直播封面和直播截图之间的相似度数值之后，即通过比较相似度数值和相似度阈值之间的关系，从而确定是否使用直播截图替换当前直播封面；此外，当确定出相似度数值低于相似度阈值之后，即更新计数，直至计数达到预设的计数阈值后，再根据截图集合中的直播截图确定出目标直播封面。
当根据截图集合中的多个直播截图确定目标直播封面时，由于截图集合中存在多个直播截图，为了避免随机选中直播风格较为突出的直播截图作为目标直播封面，在一种可能的实施方式中，可以将每张直播截图对应的相似度数值来作为确定目标直播截图的依据。
请参考图7，其示出了本申请一个示例性实施例示出的根据直播截图确定目标直播封面的过程的流程图，该方法包括：
步骤701，获取截图集合中各张直播截图对应的相似度数值。
由于在触发替换当前直播封面的过程中，均是采用多个不同的直播截图和同一当前直播封面进行直播风格相似度的判断，若选取各张直播截图对应的相似度数值较为集中的区域对应的直播截图，应该更能体现当前直播内容对应的直播风格，因此，在一种可能的实施方式中，可以根据截图集合中各张直播截图对应的相似度数值来作为确定目标直播封面的依据。
针对获取截图集合中各张直播截图对应的相似度数值的方式，在一种可能的实施方式中，当封面服务器在将直播截图添加至截图集合时，即可以将该直播截图对应的相似度数值与该直播截图关联存储，以便于后续获取各张直播截图对应的相似度数值。
步骤702，根据各个相似度数值确定目标相似度数值，目标相似度数值通过对各个相似度数值求平均值或者进行数据聚类得到。
由于截图集合中的各张直播截图均与当前直播封面的直播风格存在较大差异，为了兼容各张直播截图对应的直播风格，选取出能够反映当前直播风格集中趋势的直播截图，可以采用对相似度数值求平均值的方式，或者进行数据聚类，得到目标相似度数值，并根据目标相似度数值来确定目标直播截图。
其中，对各个相似度数值求平均值的方式，可以反映出各个相似度数值的整体水平或集中趋势，有利于筛选出更能体现当前直播内容对应的直播风格的直播截图。
针对数据聚类确定目标相似度数值的方式，在一种可能的实施方式中，首先通过数据聚类确定出相似度数值最密集的范围，并对这个范围内的相似度数值进行平均，得到聚类中心，即目标相似度数值。
可选的，也可以选取相似度数值中的中位数作为目标相似度数值。
步骤703，根据目标相似度数值从截图集合中确定直播截图，并将直播截图确定为目标直播封面。
其中，直播截图对应的相似度数值与目标相似度数值的差值小于截图集合中的其它直播截图。
在一种可能的实施方式中，将各张直播截图对应的相似度数值与目标相似度数值做差，得到多个相似度差值，选取相似度差值最小的相似度数值对应的直播截图作为目标直播封面。
本实施例中，通过获取截图集合中各张直播截图对应的相似度数值，并通过对各个相似度数值求平均值或进行数据聚类，得到反映整体水平或集中趋势的目标相似度数值，从而根据目标相似度数值来确定出直播截图，作为目标直播封面，可以使得确定出的目标直播封面对应的直播风格更接近于当前直播内容。
由于直播截图是由推流服务器从直播视频流中截取得到，而截取直播截图时一般按照预设时间间隔，或在预设时间点进行截取，无法实时保证截取到的直播截图的质量，而直播截图的质量会间接会影响确定出的相似度数值的准确性，比如，若截取到的直播截图中并未包含人脸，可能是无效截图，因此，为了提高确定直播封面的准确性，在一种可能的实施方式中，通过对截取到的多张直播截图进行筛选，从而确定出质量较好的直播截图，作为后续确定相似度数值的依据。
请参考图8，其示出了本申请一个示例性实施例示出的获取直播截图的过程的流程图，该方法包括：
步骤801，获取至少两张候选截图，候选截图从目标直播间对应的直播视频流中截取得到。
在一种可能的实施方式中，推流服务器按照预设时间间隔从目标直播间对应的直播视频流中截取多张候选截图，并发送给封面服务器，相应的，封面服务器获取到多张候选截图。
步骤802，根据候选截图对应的特征信息，确定候选截图对应的特征分数，特征信息至少包括候选截图的清晰度，以及候选截图中人像或面部的完整度，且特征分数与清晰度呈正相关关系，特征分数与完整度呈正相关关系。
针对候选截图清晰度的确定方式，在一种可能的实施方式中，由于候选截图的清晰度指截图中各个部位影纹及其边界的清晰度，因此，可以以候选截图边缘灰度变化率为指标来确定候选截图的清晰度。
针对候选截图完整度的确定方式，在一种可能的实施方式中，可以采用人脸检测技术或图像识别技术对候选截图中的人像或面部进行识别，确定候选截图中是否包含五官特征或预设关键点来确定候选截图的完整度。
在一种可能的实施方式中，封面服务器获取到多张候选截图之后，即通过上文所示的方式对各张候选截图对应的清晰度以及完整度进行确定，从而确定出各张候选截图对应的特征分数。
其中，特征分数可以采用百分数的形式，比如，候选截图对应的特征分数为85％。
步骤803，根据特征分数从候选截图筛选出直播截图。
在一种可能的实施方式中，可以将特征分数最高的候选截图确定为直播截图，或选取特征分数高于特征分数阈值的候选截图，确定为直播截图，比如，特征分数阈值为85％，本实施例对根据特征分数筛选出直播截图的方式不构成限定。
可选的，封面服务器可以从多张候选截图中选取单张候选截图作为直播截图，也可以选取多张候选截图作为直播截图，本实施例对此不构成限定。
本实施例中，通过提取多张候选截图的特征信息，从而确定出表征该候选截图对应的质量(完整度或清晰度)的特征分数，从而根据特征分数从多张候选截图中确定出质量较好的直播截图，可以过滤无效的直播截图，从而提高确定目标直播封面的准确性。
下述为本申请装置实施例，可以用于执行本申请方法实施例。对于本申请装置实施例中未披露的细节，请参照本申请方法实施例。
请参考图9，其示出了本申请一个示例性实施例提供的直播封面的确定装置的结构框图。该装置具有实现上述方法示例的功能，所述功能可以由硬件实现，也可以由硬件执行相应的软件实现。该装置可以是上文介绍的封面服务器，也可以设置在封面服务器中。如图9所示，该装置900可以包括：第一获取模块901、处理模块902和确定模块903。
第一获取模块901，用于获取目标直播间对应的直播截图和当前直播封面，所述直播截图从所述目标直播间对应的直播视频流中截取得到；
处理模块902，用于将所述直播截图和所述当前直播封面输入直播风格评估模型，得到所述直播风格评估模型输出的相似度数值，所述相似度数值用于表征所述直播截图对应的直播风格与所述当前直播封面对应的直播风格之间的相似度；
确定模块903，用于根据所述相似度数值，从所述直播截图和所述当前直播封面中确定出目标直播封面。
可选的，所述确定模块903，包括：
第一确定单元，用于响应于所述相似度数值高于相似度阈值，将所述当前直播封面确定为所述目标直播封面；
第二确定单元，用于响应于所述相似度数值低于所述相似度阈值，将所述直播截图确定为所述目标直播封面。
可选的，所述第二确定单元，还用于：
响应于所述相似度数值低于所述相似度阈值，更新计数，并将所述直播截图添加至截图集合，所述计数用于表征所述相似度数值低于所述相似度阈值的所述直播截图的数量；
响应于所述计数达到计数阈值，根据所述截图集合中的所述直播截图确定所述目标直播封面。
可选的，所述第二确定单元，还用于：
获取所述截图集合中各张所述直播截图对应的所述相似度数值；
根据各个所述相似度数值确定目标相似度数值，所述目标相似度数值通过对各个所述相似度数值求平均值或者进行数据聚类得到；
根据所述目标相似度数值从所述截图集合中确定直播截图，并将所述直播截图确定为所述目标直播封面，所述直播截图对应的所述相似度数值与所述目标相似度数值的差值小于所述截图集合中的其它直播截图。
可选的，所述第一获取模块901，包括：
获取单元，用于获取至少两张候选截图，所述候选截图从所述目标直播间对应的所述直播视频流中截取得到；
第三确定单元，用于根据所述候选截图对应的特征信息，确定所述候选截图对应的特征分数，所述特征信息至少包括所述候选截图的清晰度，以及所述候选截图中人像或面部的完整度，且所述特征分数与所述清晰度呈正相关关系，所述特征分数与所述完整度呈正相关关系；
筛选单元，用于根据所述特征分数从所述候选截图筛选出所述直播截图。
可选的，所述装置还包括：
第二获取模块，用于获取训练样本对，所述训练样本对包括第一样本截图和第二样本截图，所述第一样本截图和所述第二样本截图从历史直播视频流中截取得到；
训练模块，用于根据所述训练样本对以及所述训练样本对对应的标注相似度数值，训练所述直播风格评估模型。
可选的，所述直播风格评估模型包括直播风格预测网络和相似度预测网络；
所述训练模块，包括：
第一处理单元，用于将所述第一样本截图和所述第二样本截图输入所述直播风格预测网络，得到所述直播风格预测网络输出的第一样本特征值和第二样本特征值，所述第一样本特征值表征所述第一样本截图对应的直播风格预测值，所述第二样本特征值表征所述第二样本截图对应的直播风格预测值；
第二处理单元，用于将所述第一样本特征值和所述第二样本特征值输入所述相似度预测网络，得到所述相似度预测网络输出的预测相似度数值；
训练单元，用于根据所述预测相似度数值和所述标注相似度数值，训练所述直播风格预测网络和所述相似度预测网络。
综上所述，本申请实施例提供的技术方案中，封面服务器通过获取目标直播间对应的直播截图和当前直播封面，并将直播截图和当前直播封面输入直播风格评估模型，得到直播风格评估模型输出的相似度数值，由于该相似度数值可以表征直播截图对应的直播风格与当前直播封面对应的直播风格之间的相似度，因此，可以根据该相似度数值来确定当前直播封面是否与当前直播内容匹配，从而确定是否需要替换当前直播封面。相比于相关技术中直接采用主播设置的封面，本实施例提供的直播封面确定方法可以通过实时比较直播截图和当前直播封面的相似度数值，来实时确定当前直播封面与当前直播内容的关联度，并根据相似度数值来确定目标直播封面，使得确定出的目标直播封面能准确反映当前直播内容对应的直播风格，从而提高了用户选择目标直播间的准确性。
需要说明的是：上述实施例提供的装置在实现其功能时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将设备的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的装置与方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。
请参考图10，其示出了本申请一个示例性实施例提供的服务器的结构框图。该服务器可用于实施上述实施例中提供的直播截图的确定方法。具体来讲：
所述服务器1000包括中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)1001、包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)1002和只读存储器(Read-Only Memory，ROM)1003的系统存储器1004，以及连接系统存储器1004和中央处理单元1001的系统总线1005。所述服务器1000还包括帮助服务器内的各个器件之间传输信息的基本输入/输出系统(Input/Output系统，I/O系统)1006，和用于存储操作系统1013、应用程序1014和其他程序模块1015的大容量存储设备1007。
所述基本输入/输出系统1006包括有用于显示信息的显示器1008和用于用户输入信息的诸如鼠标、键盘之类的输入设备1009。其中所述显示器1008和输入设备1009都通过连接到系统总线1005的输入输出控制器1010连接到中央处理单元1001。所述基本输入/输出系统1006还可以包括输入输出控制器1010以用于接收和处理来自键盘、鼠标、或电子触控笔等多个其他设备的输入。类似地，输入输出控制器1010还提供输出到显示屏、打印机或其他类型的输出设备。
所述大容量存储设备1007通过连接到系统总线1005的大容量存储控制器(未示出)连接到中央处理单元1001。所述大容量存储设备1007及其相关联的计算机可读存储介质为服务器1000提供非易失性存储。也就是说，所述大容量存储设备1007可以包括诸如硬盘或者只读光盘(Compact Disc Read-Only Memory，CD-ROM)驱动器之类的计算机可读存储介质(未示出)。
不失一般性，所述计算机可读存储介质可以包括计算机存储介质和通信介质。计算机存储介质包括以用于存储诸如计算机可读存储指令、数据结构、程序模块或其他数据等信息的任何方法或技术实现的易失性和非易失性、可移动和不可移动介质。计算机存储介质包括RAM、ROM、可擦除可编程只读寄存器(Erasable Programmable Read OnlyMemory，EPROM)、电子抹除式可复写只读存储器(Electrically-Erasable ProgrammableRead-Only Memory，EEPROM)、闪存或其他固态存储其技术，CD-ROM、数字多功能光盘(Digital Versatile Disc，DVD)或其他光学存储、磁带盒、磁带、磁盘存储或其他磁性存储设备。当然，本领域技术人员可知所述计算机存储介质不局限于上述几种。上述的系统存储器1004和大容量存储设备1007可以统称为存储器。
存储器存储有一个或多个程序，一个或多个程序被配置成由一个或多个中央处理单元1001执行，一个或多个程序包含用于实现上述方法实施例的指令，中央处理单元1001执行该一个或多个程序实现上述各个方法实施例提供的方法。
根据本申请的各种实施例，所述服务器1000还可以通过诸如因特网等网络连接到网络上的远程服务器运行。也即服务器1000可以通过连接在所述系统总线1005上的网络接口单1011连接到网络1012，或者说，也可以使用网络接口单元1011来连接到其他类型的网络或远程服务器系统(未示出)。
所述存储器还包括一个或者一个以上的程序，所述一个或者一个以上程序存储于存储器中，所述一个或者一个以上程序包含用于进行本申请实施例提供的方法中由服务器所执行的步骤。
在示例性实施例中，还提供了一种非临时性计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时以实现上述直播封面的确定方法。
在示例性实施例中，还提供了一种计算机程序产品，当该计算机程序产品被处理器执行时，其用于实现上述直播封面的确定方法。
应当理解的是，在本文中提及的“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。另外，本文中描述的步骤编号，仅示例性示出了步骤间的一种可能的执行先后顺序，在一些其它实施例中，上述步骤也可以不按照编号顺序来执行，如两个不同编号的步骤同时执行，或者两个不同编号的步骤按照与图示相反的顺序执行，本申请实施例对此不作限定。
以上所述仅为本申请的可选实施例，并不用以限制本申请，凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。
Claims (11)
1.一种直播封面的确定方法，其特征在于，所述方法包括：
获取目标直播间对应的直播截图和当前直播封面，所述直播截图从所述目标直播间对应的直播视频流中截取得到；
将所述直播截图和所述当前直播封面输入直播风格评估模型，得到所述直播风格评估模型输出的相似度数值，所述相似度数值用于表征所述直播截图对应的直播风格与所述当前直播封面对应的直播风格之间的相似度；
根据所述相似度数值，从所述直播截图和所述当前直播封面中确定出目标直播封面。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述相似度数值，从所述直播截图和所述当前直播封面中确定出目标直播封面，包括：
响应于所述相似度数值高于相似度阈值，将所述当前直播封面确定为所述目标直播封面；
响应于所述相似度数值低于所述相似度阈值，将所述直播截图确定为所述目标直播封面。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述响应于所述相似度数值低于所述相似度阈值，将所述直播截图确定为所述目标直播封面，包括：
响应于所述相似度数值低于所述相似度阈值，更新计数，并将所述直播截图添加至截图集合，所述计数用于表征所述相似度数值低于所述相似度阈值的所述直播截图的数量；
响应于所述计数达到计数阈值，根据所述截图集合中的所述直播截图确定所述目标直播封面。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述截图数据库中包含的所述直播截图确定所述目标直播封面，包括：
获取所述截图集合中各张所述直播截图对应的所述相似度数值；
根据各个所述相似度数值确定目标相似度数值，所述目标相似度数值通过对各个所述相似度数值求平均值或者进行数据聚类得到；
根据所述目标相似度数值从所述截图集合中确定直播截图，并将所述直播截图确定为所述目标直播封面，所述直播截图对应的所述相似度数值与所述目标相似度数值的差值小于所述截图集合中的其它直播截图。
5.根据权利要求1至4任一所述的方法，其特征在于，所述获取目标直播间对应的直播截图，包括：
获取至少两张候选截图，所述候选截图从所述目标直播间对应的所述直播视频流中截取得到；
根据所述候选截图对应的特征信息，确定所述候选截图对应的特征分数，所述特征信息至少包括所述候选截图的清晰度，以及所述候选截图中人像或面部的完整度，且所述特征分数与所述清晰度呈正相关关系，所述特征分数与所述完整度呈正相关关系；
根据所述特征分数从所述候选截图筛选出所述直播截图。
6.根据权利要求1至4任一所述的方法，其特征在于，所述获取目标直播间对应的直播截图和当前直播封面之前，所述方法还包括：
获取训练样本对，所述训练样本对包括第一样本截图和第二样本截图，所述第一样本截图和所述第二样本截图从历史直播视频流中截取得到；
根据所述训练样本对以及所述训练样本对对应的标注相似度数值，训练所述直播风格评估模型。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述直播风格评估模型包括直播风格预测网络和相似度预测网络；
所述根据所述训练样本对以及所述训练样本对对应的标注相似度数值，训练所述直播风格评估模型，包括：
将所述第一样本截图和所述第二样本截图输入所述直播风格预测网络，得到所述直播风格预测网络输出的第一样本特征值和第二样本特征值，所述第一样本特征值表征所述第一样本截图对应的直播风格预测值，所述第二样本特征值表征所述第二样本截图对应的直播风格预测值；
将所述第一样本特征值和所述第二样本特征值输入所述相似度预测网络，得到所述相似度预测网络输出的预测相似度数值；
根据所述预测相似度数值和所述标注相似度数值，训练所述直播风格预测网络和所述相似度预测网络。
8.一种直播封面的确定装置，其特征在于，所述装置包括：
第一获取模块，用于获取目标直播间对应的直播截图和当前直播封面，所述直播截图从所述目标直播间对应的直播视频流中截取得到；
处理模块，用于将所述直播截图和所述当前直播封面输入直播风格评估模型，得到所述直播风格评估模型输出的相似度数值，所述相似度数值用于表征所述直播截图对应的直播风格与所述当前直播封面对应的直播风格之间的相似度；
确定模块，用于根据所述相似度数值，从所述直播截图和所述当前直播封面中确定出目标直播封面。
9.一种服务器，其特征在于，所述服务器包括处理器和存储器；所述存储器存储有至少一条指令，所述至少一条指令用于被所述处理器执行以实现如权利要求1至7任一所述的直播封面的确定方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有至少一条指令，所述至少一条指令用于被处理器执行以实现如权利要求1至7任一所述的直播封面的确定方法。
11.一种直播系统，其特征在于，所述直播系统包括：推流服务器、封面服务器和直播客户端，所述推流服务器与所述封面服务器通过有线或无线网络相连，所述封面服务器与所述直播客户端通过有线或无线网络相连；
所述推流服务器用于从目标直播间对应的直播视频流中截取直播截图并发送给所述封面服务器；向所述直播客户端推送所述直播视频流；
所述封面服务器用于获取所述目标直播间对应的所述直播截图和当前直播封面；将所述直播截图和所述当前直播封面输入直播风格评估模型，得到所述直播风格评估模型输出的相似度数值，所述相似度数值用于表征所述直播截图对应的直播风格与所述当前直播封面对应的直播风格之间的相似度；根据所述相似度数值，从所述直播截图和所述当前直播封面中确定出目标直播封面。
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