CN115858854A - 一种视频数据整理方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及视频数据领域,尤其是涉及一种视频数据整理方法、装置、电子设备及存储介质,该方法包括当检测到用户触发的查找指令时,根据查找指令携带的待整合视频特征,从标注片段视频集合中确定待整合片段视频;其中,确定标注片段视频集合的方式,包括获取至少两个片段视频;确定每一片段视频对应的视频特征,视频特征包括场景信息和/或人物信息;根据每一片段视频对应的视频特征,对每一片段视频进行标注形成标注片段视频集合,本申请具有提高视频整合效率的效果。
Description
技术领域
本申请涉及视频数据领域,尤其是涉及一种视频数据整理方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
短视频即短片视频,是一种互联网内容的传播方式,随着移动终端普及以及网络的提速,短视频的传播内容以及短视频的传播形式受到大众的青睐,在制作视频过程中,可能会涉及到多个视频拼接以及场景切换等,要得到完整的视频内容,需对采集到的片段视频进行裁剪和整合。
由于片段视频一般数量较多,将一个完整的视频内容对应的多个片段视频进行裁剪时,需从大量的片段数据中确定出视频内容所对应的片段视频,例如,一个完整的视频内容包括4个片段视频,分别为片段视频a、片段视频b、片段视频c以及片段视频d,但是上述4个片段视频可能没有单独存放,而是存放在大量的片段视频组内,当需要对上述4个片段视频进行整合时,需要从包含有大量片段视频的视频组内对待整合的片段视频进行查找。
相关技术中,通常按照拍摄脚本中的顺序对待整合的片段视频进行拍摄,并按照拍摄时间对多个片段视频进行存放,以便于后续对拍摄时间对多个片段视频进行查找,但是由于视频拍摄的需求,对同一场景可能会拍摄多个片段视频以便于后续相关视频内容对其进行调用,因此同一视频内容对应的多个片段视频可能不是连续存放的,例如,一个完整的视频内容包括4个片段视频,分别为片段视频a、片段视频b、片段视频c以及片段视频d,其中4个片段视频是按照拍摄脚本的顺序进行拍摄的,并且4个片段视频分别对应不同的场景,其中,在拍摄片段视频a的场景拍摄了多个片段视频,分别为片段视频1、片段视频2和片段视频3,因此按照拍摄时间对多个片段视频进行存放后,多个片段视频的存放位置可能是片段视频a、片段视频1、片段视频2、片段视频3、片段视频b、片段视频c以及片段视频d,从多个片段视频中查找片段视频a、片段视频b、片段视频c以及片段视频d时,仍然需要从多个片段视频中进行查找,因此在对片段视频进行整合时效率较低。
发明内容
为了提高视频整合的效率,本申请提供一种视频数据整理方法、装置、电子设备及存储介质。
第一方面,本申请提供一种视频数据整理方法,采用如下的技术方案:
一种视频数据整理方法,包括:
当检测到用户触发的查找指令时,根据所述查找指令携带的待整合视频特征,从标注片段视频集合中确定待整合片段视频;
其中,确定标注片段视频集合的方式,包括:
获取至少两个片段视频;
确定每一片段视频对应的视频特征,所述视频特征包括场景信息和/或人物信息;
根据每一片段视频对应的视频特征,对每一片段视频进行标注形成标注片段视频集合。
通过采用上述技术方案,根据用户触发的查找指令,确定待整合视频特征,再根据待整合视频特征,从多个带有视频特征标注的片段视频中,确定包含有待整合特征的片段视频,并将包含有待整合特征的片段视频确定为待整合片段视频,而不是通过片段视频的拍摄时间或存储位置对片段视频一一查看,进而确定出待整合片段视频,通过减少对片段视频进行查看的次数,便于提高整合片段视频的效率。
在一种可能实现的方式中,所述确定所述片段视频对应的视频特征,之前还包括:
按照预设抽帧频率,对所述片段视频进行抽帧,得到所述片段视频中的多张画面图像;
其中,确定所述片段视频对应的视频特征,包括:
对每一画面图像进行场景特征识别,并根据预设场景特征数据,确定每一画面图像对应的场景信息,并将所述场景信息确定为所述片段视频的视频特征;
和/或,
对每一画面图像进行人脸识别,并根据预设人脸特征数据,确定每一画面图像对应的人物信息,所述预设人脸特征数据包括拍摄脚本对应的所有人物信息,并将所述人物信息确定为所述片段视频的视频特征。
通过采用上述技术方案,一方面,通过对抽帧得到的画面图像进行场景特征识别,便于确定出画面图像对应的场景特征,即便于确定出片段视频对应的场景特征,根据场景特征对片段视频进行标注后,便于用户根据场景特征对多个片段视频进行筛选,进而确定待整合片段视频;另一方面,通过对抽帧得到的画面图像进行人脸特征识别,便于确定出画面图像对应的人物特征,根据人物特征对片段视频进行标注后,便于用户根据人物特征对多个片段视频进行筛选,进而确定待整合片段视频,而不是通过人工对每一片段视频进行视频特征识别,减轻了相关工作人员的工作负担,并且提高了确定视频特征时的准确性。
在一种可能实现的方式中,所述根据所述查找指令携带的待整合视频特征从标注片段视频集合中确定待整合片段视频,之前还包括:
从多个标注片段视频中,确定具有相同的视频特征的标注片段视频;
将具有相同视频特征的标注片段视频进行组合,形成视频组,所述视频组中包括至少两个具有相同的视频特征的标注片段视频;
所有的视频特征各自对应的视频组构成视频组集合,所述视频组集合中包括每一视频特征对应的视频组。
通过采用上述技术方案,由于需对每一标注片段视频新增的数据位进行获取和查看,以判断新增的数据位对应的视频特征是否与查找指令对应的视频特征相同,通过将具有相同的视频特征的标注片段数据进行组合,便于降低对标注片段数据中新增的数据位进行获取和判断的次数,进而便于提高确定待整合片段视频时的效率。
在一种可能实现的方式中,该方法还包括:
当用户触发脚本查找指令时,基于所述拍摄脚本,判断所述标注片段视频是否存在关联视频,其中,所述拍摄脚本由多个脚本片段构成,并且每一脚本片段按照顺序排列,所述关联视频对应的片段脚本为所述标注片段视频对应的片段脚本相邻;
当所述标注片段视频存在所述关联视频时,根据所述拍摄脚本中标注片段视频和所述关联视频各自对应的片段脚本的顺序,将所述标注片段视频和所述关联视频进行排序,形成节点视频,所述节点视频中至少包括两个标注片段视频。
通过采用上述技术方案,将存在关联的标注片段视频进行排序,当对标注片段视频进行整合后,对与之关联的标注片段视频也进行裁切和整合,便于提升用户在对片段视频进行裁剪和整合时的流畅度,进而便于提高用户对片段视频进行整合时的效率。
在一种可能实现的方式中,所述将所述标注片段视频和所述关联视频进行排序,形成节点视频,之后还包括:
基于所述拍摄脚本,判断所述节点视频是否存在关联节点视频;
若存在,则将所述节点视频与所述关联节点视频进行组合,形成节点视频组。
通过采用上述技术方案,通过拍摄脚本将多个批注片段视频进行关联,形成关联节点视频,再通过多个关联节点视频构成节点视频组,提升了每一标注片段视频之间的关联性,降低了用户在进行视频裁切和整合时,发生片段视频遗漏的情况发生的概率,进而提高了视频整合效率。
在一种可能实现的方式中,该方法还包括:
确定每一画面图像的清晰度;
将所述清晰度低于预设标准清晰度的画面图像确定为异常图像;
对所述异常图像进行区域划分,确定所述异常图像的模糊区域;
将所述模糊区域在所述异常图像中进行标记,并反馈至相关工作人员的终端设备。
通过采用上述技术方案,通过每一画面图像的清晰度确定出存在异常的画面图像,再从存在异常的画面图像中确定出模糊区域,并将模糊区域进行反馈至相关工作人员的终端设备,而不是观看片段视频时,发现存在不清楚画面后,人工对片段视频中的每一帧画面中进行查找,减轻了相关工作过人员的工作负担,并且通过识别每一画面图像的清晰度,便于提高判断画面图像是否异常的准确性。
在一种可能实现的方式中,所述对所述异常图像进行区域划分,确定所述异常图像的模糊区域,之后还包括:
查找多个片段视频是否包含所述异常图像的替换图像,所述替换图像与所述异常图像的相似度高于预设阈值;
若包含,则根据所述替换图像确定与所述模糊区域对应的模糊替换图像;
将所述模糊替换图像覆盖所述模糊区域。
通过采用上述技术方案,通过对异常图像中模糊区域进行替换,饥饿进而提升异常图像的清晰度,而不是出现异常图像后将异常图像舍弃,并重新消耗人力和物力进行拍摄,通过将模糊区域进行覆盖,便于提升片段视频的利用率,进而降低视频拍摄成本。
第二方面,本申请提供一种视频数据整理装置,采用如下的技术方案:
一种视频数据整理装置,包括:
第一确定待整合视频模块,用于当检测到用户触发的查找指令时,根据所述查找指令携带的待整合视频特征,从标注片段视频集合中确定待整合片段视频;
第二确定标注片段视频集合模块,用于确定标注片段视频集合,其中,第二确定标注片段视频集合模块在确定标注片段视频集合时,具体用于:
获取至少两个片段视频;
确定每一片段视频对应的视频特征,所述视频特征包括场景信息和/或人物信息;
根据每一片段视频对应的视频特征,对每一片段视频进行标注形成标注片段视频集合。
通过采用上述技术方案,根据用户触发的查找指令,确定待整合视频特征,再根据待整合视频特征,从多个带有视频特征标注的片段视频中,确定包含有待整合特征的片段视频,并将包含有待整合特征的片段视频确定为待整合片段视频,而不是通过片段视频的拍摄时间或存储位置对片段视频一一查看,进而确定出待整合片段视频,通过减少对片段视频进行查看的次数,便于提高整合片段视频的效率。
在一种可能实现的方式中,该装置还包括:
抽帧模块,用于按照预设抽帧频率,对片段视频进行抽帧,得到片段视频中的多张画面图像;
其中,第二确定标注片段视频集合模块220,在确定片段视频对应的视频特征时,具体用于:
对每一画面图像进行场景特征识别,并根据预设场景特征数据,确定每一画面图像对应的场景信息,并将场景信息确定为片段视频的视频特征;
和/或,
对每一画面图像进行人脸识别,并根据预设人脸特征数据,确定每一画面图像对应的人物信息,预设人脸特征数据包括拍摄脚本对应的所有人物信息,并将人物信息确定为片段视频的视频特征。
在一种可能实现的方式中,该装置还包括:
确定相似特征片段模块,用于从多个标注片段视频中,确定具有相同的视频特征的标注片段视频;
确定视频组模块,用于将具有相同视频特征的标注片段视频进行组合,形成视频组,所述视频组中包括至少两个具有相同的视频特征的标注片段视频;
确定视频组集合模块,用于所有的视频特征各自对应的视频组构成视频组集合,所述视频组集合中包括每一视频特征对应的视频组。
在一种可能实现的方式中,该装置还包括:
关联判断模块,用于当用户触发脚本查找指令时,基于所述拍摄脚本,判断所述标注片段视频是否存在关联视频,其中,所述拍摄脚本由多个脚本片段构成,并且每一脚本片段按照顺序排列,所述关联视频对应的片段脚本为所述标注片段视频对应的片段脚本相邻;
视频排序模块,用于当所述标注片段视频存在所述关联视频时,根据所述拍摄脚本中标注片段视频和所述关联视频各自对应的片段脚本的顺序,将所述标注片段视频和所述关联视频进行排序,形成节点视频,所述节点视频中至少包括两个标注片段视频。
在一种可能实现的方式中,该装置还包括:
关联节点判断模块,用于基于所述拍摄脚本,判断所述节点视频是否存在关联节点视频;
确定视频组集合模块,用于当节点视频存在关联节点视频时,将所述节点视频与所述关联节点视频进行组合,形成节点视频组。
在一种可能实现的方式中,该装置还包括:
确定清晰度模块,用于确定每一画面图像的清晰度;
确定异常图像模块,用于将所述清晰度低于预设标准清晰度的画面图像确定为异常图像;
区域划分模块,用于对所述异常图像进行区域划分,确定所述异常图像的模糊区域;
异常标记模块,用于将所述模糊区域在所述异常图像中进行标记,并反馈至相关工作人员的终端设备。
在一种可能实现的方式中,该装置还包括:
查找替换图像模块,用于查找多个片段视频是否包含所述异常图像的替换图像,所述替换图像与所述异常图像的相似度高于预设阈值;
确定模糊图像模块,用于当多个片段视频中包含异常图像的替换图像时,根据所述替换图像确定与所述模糊区域对应的模糊替换图像;
覆盖模块,用于将所述模糊替换图像覆盖所述模糊区域。
第三方面,本申请提供一种电子设备,采用如下的技术方案:
一种电子设备,该电子设备包括:
至少一个处理器;
存储器;
至少一个应用程序,其中所述至少一个应用程序被存储在存储器中并被配置为由至少一个处理器执行,所述至少一个应用程序配置用于:执行上述视频数据整理的方法。
第四方面,本申请提供一种计算机可读存储介质,采用如下的技术方案:
一种计算机可读存储介质,包括:存储有能够被处理器加载并执行上述视频数据整理方法的计算机程序。
综上所述,本申请包括以下有益技术效果:
根据用户触发的查找指令,确定待整合视频特征,再根据待整合视频特征,从多个带有视频特征标注的片段视频中,确定包含有待整合特征的片段视频,并将包含有待整合特征的片段视频确定为待整合片段视频,而不是通过片段视频的拍摄时间或存储位置对片段视频一一查看,进而确定出待整合片段视频,通过减少对片段视频进行查看的次数,便于提高整合片段视频的效率。
一方面,通过对抽帧得到的画面图像进行场景特征识别,便于确定出画面图像对应的场景特征,即便于确定出片段视频对应的场景特征,根据场景特征对片段视频进行标注后,便于用户根据场景特征对多个片段视频进行筛选,进而确定待整合片段视频;另一方面,通过对抽帧得到的画面图像进行人脸特征识别,便于确定出画面图像对应的人物特征,根据人物特征对片段视频进行标注后,便于用户根据人物特征对多个片段视频进行筛选,进而确定待整合片段视频,而不是通过人工对每一片段视频进行视频特征识别,减轻了相关工作人员的工作负担,并且提高了确定视频特征时的准确性。
附图说明
图1是本申请实施例中一种视频数据整理方法的流程示意图
图2是本申请实施例中一种视频数据整理装置的结构示意图;
图3是本申请实施例中一种电子设备的结构示意图。
实施方式
以下结合附图1-3对本申请作进一步详细说明。
本领域技术人员在阅读完本说明书后可以根据需要对本实施例做出没有创造性贡献的修改,但只要在本申请的权利要求范围内都受到专利法的保护。
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,都属于本申请保护的范围。
为了提升整合视频时的效率,本申请实施例中,根据用户触发的查找指令,确定待整合视频特征,再根据待整合视频特征,从多个带有视频特征标注的片段视频中,确定包含有待整合特征的片段视频,并将包含有待整合特征的片段视频确定为待整合片段视频,而不是通过片段视频的拍摄时间或存储位置对片段视频一一查看,进而确定出待整合片段视频。
具体的,本申请实施例提供了一种视频数据整理方法,由电子设备执行,该电子设备可以为服务器也可以为终端设备,其中,该服务器可以是独立的物理服务器,也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统,还可以是提供云计算服务的云服务器。终端设备可以是智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机等,但并不局限于此,该终端设备以及服务器可以通过有线或无线通信方式进行直接或间接地连接,本申请实施例在此不做限制。
参考图1,图1是本申请实施例中一种视频数据整理方法的流程示意图,该方法包括,步骤S110其中:
步骤S110:当检测到用户触发的查找指令时,根据查找指令携带的待整合视频特征,从标注片段视频集合中确定待整合片段视频。
具体的,查找指令可由用户输入,当检测到用户触发了指令相对应的区域后,便自动根据预设对应关系,确定与指令相对应的待整合特征,其中,预设对应关系中包括指令与视频特征是一一对应的。视频特征包括场景信息和人物信息,每一片段视频中至少包括一个视频特征。
待整合特征可能为视频特征中的任一种,当待整合特征为火车站时,则通过待整合特征,便于确定出所有数据信息中增添数据位为010的片段视频。
其中,确定标注片段视频集合的方式,包括:
获取至少两个片段视频;
确定每一片段视频对应的视频特征,视频特征包括场景信息和/或人物信息;
根据每一片段视频对应的视频特征,对每一片段视频进行标注形成标注片段视频集合。
具体的,片段视频为包含视频内容较少的视频,或时长较短的视频,每一片段视频包含一个场景。例如,A城市的旅游宣传广告视频总时长为30秒,其中包括6个宣传场景的切换,每一宣传场景的展示时间为5秒中,则A城市的广告视频中包括6个5秒的片段视频。片段视频由图像采集设备进行采集,并上传至电子设备。
将片段视频导入特征识别模型中,进行特征识别,得到与片段视频对应的场景和人物,其中,场景信息为片段视频中的背景图像,以及背景图像中的标志物信息,通过标志物信息便于确定片段视频中的场景位置信息;人物信息为片段视频中包括的人脸特征和对应的人物关系。
根据视频特征,对片段视频进行标注形成标注片段视频,每一片段视频至少包括一个视频特征。
具体的,每一片段视频中至少包括一个视频特征,例如,当片段视频中的视频内容为人物特写时,则片段视频内可能没有场景信息,当片段视频中的视频内容为景物特写时,则片段视频内可能不存在人物信息。对片段视频进行标注时,可以改变片段视频对应的数据表头信息,可以增添或删改数据表头信息,具体的改变方式在本申请实施例中不做具体限定,只要能够通过改变每一片段视频的数据表头信息,以便于电子设备能够通过数据表头信息确定每一片段视频的视频特征,例如可以通过在数据表头信息中增添数据位的方式,例如当对场景信息进行表示时,000表征片段视频的场景为街道,001表征片段视频的场景为商场,010表征片段视频的场景为火车站,011表征片段视频的场景为地铁站,100表征片段视频的场景为室内;当对人物信息进行表示时,000表征片段视频的人物为女主角,001表征片段视频的人物为男主角,010表征片段视频的人物为女主角和男主角,011表征片段视频的人物为女二或男二,100表征片段视频的人物为群体,具体的数据位与视频特征的对应关系可以根据用户进行输入。
对于本申请实施例,根据用户触发的查找指令,确定待整合视频特征,再根据待整合视频特征,从多个带有视频特征标注的片段视频中,确定包含有待整合特征的片段视频,并将包含有待整合特征的片段视频确定为待整合片段视频,而不是通过片段视频的拍摄时间或存储位置对片段视频一一查看,进而确定出待整合片段视频,通过减少对片段视频进行查看的次数,便于提高整合片段视频的效率。
进一步的,为了提高确定片段视频中视频特征的准确性,在确定标注片段视频集合的方式中,确定片段视频对应的视频特征之前还包括:
按照预设抽帧频率,对片段视频进行抽帧,得到片段视频中的多张画面图像。
具体的,预设抽帧频率在本申请实施例中不做具体限定,例如,预设抽帧频率可以为每间隔2秒,从片段视频中抽帧一次,当片段视频为6秒时,经过对片段视频进行抽帧得到3张画面图像。对片段视频进行抽帧处理,便于提高根据画面图像确定视频特征时的准确性。
其中,在确定标注片段视频集合的方式中,确定片段视频对应的视频特征的方式,包括步骤S021(附图未示出)和/或步骤S022(附图未示出),其中:
步骤S021:对每一画面图像进行场景特征识别,并根据预设场景特征数据,确定每一画面图像对应的场景信息,并将场景信息确定为片段视频的视频特征。
具体的,对画面图像进行场景特征识别时,可通过将画面图像输入训练好的场景特征识别模型中,得到画面图像中对应的场景特征,其中场景特征识别模型的训练过程为获取大量的样本图像,每一样本图像中均包含场景特征,以及人工标注的场景特征,将大量的样本图像输入待训练的场景特征识别模型中,输出训练结果,将训练结果与人工标注的场景特征进行对比,若训练结果与人工标注的场景信息匹配度高于预设标准,则确定场景特征识别模型训练结束。
预设场景特征数据中包括场景特征与场景信息的对应关系,例如,当场景特征为货架和商品时,对应的场景信息为商店,预设的场景特征数据可以由用户进行输入。
和/或,
步骤S022:对每一画面图像进行人脸识别,并根据预设人脸特征数据,确定每一画面图像对应的人物信息,预设人脸特征数据包括拍摄脚本对应的所有人物信息, 并将人物信息确定为片段视频的视频特征。
具体的,对画面图像进行人脸识别时,可通过将画面图像输入训练好的人脸特征识别模型中,得到画面图像中包含的人脸特征,其中,对人脸特征识别模型进行训练的过程可参考上述对场景特征进行训练的过程。拍摄脚本包括人物在视频中的走位、台词以及镜头的切换,对画面图像中的人脸特征进行识别后,需通过拍摄脚本确定出画面图像中的人物信息,其中拍摄脚本中的人物都进行了人脸特征匹配,通过人脸特征便于确定出画面图像中的人物在片段视频中的人物信息,人物信息用于表征人物身份。例如,从画面图像中识别到的人脸特征为女主角,则将与画面图像对应的片段视频进行人物信息标注,当用户的查找指令对应的视频特征为女主角时,便于将所有包含女主角的片段视频进行筛选,提高了确定待整合片段视频时的效率。
对于本申请实施例,一方面,通过对抽帧得到的画面图像进行场景特征识别,便于确定出画面图像对应的场景特征,即便于确定出片段视频对应的场景特征,根据场景特征对片段视频进行标注后,便于用户根据场景特征对多个片段视频进行筛选,进而确定待整合片段视频;另一方面,通过对抽帧得到的画面图像进行人脸特征识别,便于确定出画面图像对应的人物特征,根据人物特征对片段视频进行标注后,便于用户根据人物特征对多个片段视频进行筛选,进而确定待整合片段视频,而不是通过人工对每一片段视频进行视频特征识别,减轻了相关工作人员的工作负担,并且提高了确定视频特征时的准确性。
为了进一步提高确定待整合片段视频时的效率,步骤S110根据查找指令携带的待整合视频特征从标注片段视频集合中确定待整合片段视频,之前还包括步骤Sa1(附图未示出)、步骤Sa2(附图未示出)及步骤Sa3(附图未示出),其中:
步骤Sa1:从多个标注片段视频中,确定具有相同的视频特征的标注片段视频。
具体的,标注片段视频为已进行视频特征识别,并将识别到的视频特征进行标注的片段视频,判断多个标注片段视频是否具有相同的视频特征时,可通过比较增加的数据位,当增加的数据位相同时,则表征标注片段视频具有相同的视频特征,例如,标注片段视频A对应的数据位为000010,其中前三位表征场景信息为街道,后三位表征人物信息为女主角和男主角;标注片段视频B对应的数据位为000001,其中前三位表征场景信息为街道,后三位表征人物信息为男主角;标注片段视频C对应的数据位为010010,其中前三位表征场景信息为火车站,后三位表征人物信息为女主角和男主角,其中,标注片段视频A与标注片段视频B中相同的视频特征为场景信息相同,均为街道。
步骤Sa2:将具有相同视频特征的标注片段视频进行组合,形成视频组,视频组中包括至少两个具有相同的视频特征的标注片段视频。
具体的,将视频特征相同的标注片段视频进行组合的方式可以为将两个标注片段视频之间进行连接,当检测到其中一个标注片段视频时,另外一个标注片段视频也会随之出现。例如标注片段视频A与标注片段视频B中相同的视频特征为场景信息相同,均为街道,当用户的查找指令对应的视频特征为街道时,确定出标注片段视频A为待整合片段视频后,同时确定标注片段视频B也为待整合片段视频,便于提高确定待整合片段视频的效率。
步骤Sa3:所有的视频特征各自对应的视频组构成视频组集合,视频组集合中包括每一视频特征对应的视频组。
具体的,确定出用户触发的查找指令对应的视频特征后,需对每一标注片段视频新增的数据位进行获取和查看,以判断新增的数据位对应的视频特征是否与查找指令对应的视频特征相同,对具有相同的视频特征的标注片段视频进行组合后,降低了对标注片段数据中新增的数据位进行获取和判断的次数。视频组集合中包括所有的视频特征,以及所有的视频特征各自对应的标注片段视频。
对于本申请实施例,由于需对每一标注片段视频新增的数据位进行获取和查看,以判断新增的数据位对应的视频特征是否与查找指令对应的视频特征相同,通过将具有相同的视频特征的标注片段数据进行组合,便于降低对标注片段数据中新增的数据位进行获取和判断的次数,进而便于提高确定待整合片段视频时的效率。
进一步的,为了提高用户对片段视频进行整合时的效率,该方法还包括步骤Sb1(附图未示出)和步骤Sb2(附图未示出),其中:
步骤Sb1:当用户触发脚本查找指令时,基于拍摄脚本,判断标注片段视频是否存在关联视频,其中,拍摄脚本由多个脚本片段构成,并且每一脚本片段按照顺序排列,关联视频对应的片段脚本为标注片段视频对应的片段脚本相邻。
具体的,当用户在对待整合视频片段进行查找时,可通过用户触发的指令进行查找,用户触发的查找指令中携带查找条件,也即查找依据,查找条件可以为,按照场景特征从多个片段视频中将标注有与查找指令相同的场景特征的片段视频进行确定,也可以为按照人物特征从多个片段视频中将标注有与查找指令相同的人物特征的片段视频进行确定,还可以为按照脚本进行查找。拍摄脚本,是指表演戏剧、拍摄电影等所依据的底本又或者书稿的底本。脚本可以说是故事的发展大纲,用以确定故事的发展方向,确定故事到底是在什么地点、什么时间、包含哪些角色以及各个角色之间的对白、动作、情绪等的变化,这些细化的内容都会在拍摄脚本中进行描述。
每一片段视频对应有一个片段脚本,多个片段脚本构成拍摄脚本,其中,拍摄脚本为完整视频内容的拍摄信息,例如完整视频为30秒的城市宣传片,其中5秒为一个片段视频,因此完整视频中共有6个片段视频,完整视频对应一个拍摄脚本,其中每一片段视频对应一个片段脚本,多个片段脚本构成一个拍摄脚本。拍摄脚本中每一片段脚本是按照拍摄脚本中故事的发展顺序排列的。
在判断标注片段视频是否存在关联视频之前,可根据拍摄脚本,确定出标注片段视频对应的片段脚本内容,其中,通过对拍摄脚本进行语义识别,从拍摄脚本中确定出包含标注片段视频对应的视频特征的信息,并将包含标注片段视频对应的视频特征的信息确定为片段脚本,对拍摄脚本进行语义识别的方式在本申请实施例中不做具体限定,只要能够进行语义识别即可。
对标准片段视频是否存在关联视频进行判断之前,需对多个片段视频对应的片段脚本进行确定,确定片段视频对应的片段脚本时可通过对片段视频中的场景和人物进行识别,并且对人物之间进行的对话内容进行识别,根据场景、人物以及各个人物之间的对话内容,确定片段视频对应的片段脚本,其中,对片段视频中出现的场景和人物进行识别时,可通过对片段视频进行抽帧处理,得到多个画面后,对每一画面进行特征识别,进而对片段视频中的场景和人物进行识别,也可通过调取片段视频对应的视频特征,确定片段视频对应的场景和人物。
步骤Sb2:当标注片段视频存在关联视频时,根据拍摄脚本中标注片段视频和关联视频各自对应的片段脚本的顺序,将标注片段视频和关联视频进行排序,形成节点视频,节点视频中至少包括两个标注片段视频。
具体的,由于标注片段视频对应一个片段脚本,关联视频也对应有一个片段脚本,并且拍摄脚本中各个片段脚本都是按照顺序排列的,因此可以根据每一片段脚本在拍摄脚本中的位置,对每一片段脚本各自对应的标注片段视频进行排序。节点视频为完成排序的标注片段视频。
对于本申请实施例,根据将存在关联的标注片段视频进行排序,当对标注片段视频进行整合后,对与之关联的标注片段视频也进行裁切和整合,便于提升用户在对片段视频进行裁剪和整合时的流畅度,进而便于提高用户对片段视频进行整合时的效率。
进一步的,步骤Sb2根据拍摄脚本中标注片段视频和关联视频各自对应的片段脚本的顺序,将标注片段视频和关联视频进行排序,形成节点视频,之后还包括步骤Sb21(附图未示出)和步骤Sb22(附图未示出),其中:
步骤Sb21:基于拍摄脚本,判断节点视频是否存在关联节点视频。
具体的,节点视频中至少包括两个标注片段视频,其中两个标注片段视频对应的文本信息为上下文信息,关联节点视频为情节存在上下文联系的节点视频,情节存在上下文联系即拍摄脚本中视频存在上下情节,例如,完整的视频为30分钟,其中,0-10分钟为一个篇章,10-20分钟为一个篇章,20-30分钟为一个篇章,每一篇章中包含10个时长为60秒的片段视频,则相同篇章内相邻时长为60秒的片段视频为节点视频,相邻的两个篇章为关联节点视频。
步骤Sb22:当节点视频是否存在关联节点视频时,将节点视频与关联节点视频进行组合,形成节点视频组。
具体的,关联节点视频中至少包括两个节点视频,其中节点视频中至少包括两个具有相同的视频特征的标注片段视频,通过确定标注片段视频确定节点视频,通过节点视频确定关联节点视频,至形成节点视频组为止。
对于本申请实施例,通过拍摄脚本将多个批注片段视频进行关联,形成关联节点视频,再通过多个关联节点视频构成节点视频组,提升了每一标注片段视频之间的关联性,降低了用户在进行视频裁切和整合时,发生片段视频遗漏的情况发生的概率,进而提高了视频整合效率。
为了提升片段视频的清晰度,本申请实施例中还包括步骤Sc1(附图未示出)、步骤Sc2(附图未示出)、步骤Sc3(附图未示出)及步骤Sc4(附图未示出),其中:
步骤Sc1:确定每一画面图像的清晰度。
具体的,确定画面图像的清晰度时,可通过对画面图像进行降噪处理,进行降噪处理时可利用具有保边能力的去噪算法对画面图像进行去噪得到降画面图像的噪图像,其中,降噪处理时利用的具有保边能力的去噪算法是指在去除画面图像中噪声的同时,能够使画面图像中边缘和线条更明确,通过边缘纹理判断画面图像的清晰度,画面图像清晰度的确定方式在本申请实施例中不做具体限定,只要能够确定出画面的清晰度即可。
步骤Sc2:将清晰度低于预设标准清晰度的画面图像确定为异常图像。
具体的,根据每一画面图像对应的清晰度与预设标准清晰度进行对比,当画面图像对应的清晰度低于预设标准清晰度时,该画面图像为异常图像,其中预设标准清晰度可以由用户进行输入,预设标准清晰度越高,对画面图像的要求越高。
步骤Sc3:对异常图像进行区域划分,确定异常图像的模糊区域。
具体的,可通过像素值进行对异常图像均等划分,异常图像中可能部分区域对应的清晰度较低,也可能全部区域对应的清晰度较低,其中部分区域清晰度较低可能是在片段视频的拍摄过程中某一物体对一部分镜头进行了遮挡,全部区域的清晰度较低可能是由于片段视频的拍摄过程中,图像采集设备发生了抖动。对异常图像进行划分后,再对每一区域图像进行区域清晰度识别,将区域清晰度低于预设标准清晰度的区域图像确定为模糊区域。
步骤Sc4:将模糊区域在异常图像中进行标记,并反馈至相关工作人员的终端设备。
具体的,将模糊区域在异常图像中进行标记的形式在本申请实施例中不做具体限定,只要能够便于相关工作人员从异常图像中确定出模糊区域即可。
对于本申请实施例,通过每一画面图像的清晰度确定出存在异常的画面图像,再从存在异常的画面图像中确定出模糊区域,并将模糊区域进行反馈至相关工作人员的终端设备,而不是观看片段视频时,发现存在不清楚画面后,人工对片段视频中的每一帧画面中进行查找,减轻了相关工作过人员的工作负担,并且通过识别每一画面图像的清晰度,便于提高判断画面图像是否异常的准确性。
进一步的,为了提升片段视频的利用率,进而降低视频拍摄成本,步骤Sc3对异常图像进行区域划分,确定异常图像的模糊区域,之后还包括步骤Sd1(附图未示出)、步骤Sd2(附图未示出)及步骤Sd3(附图未示出),其中:
步骤Sd1:查找多个片段视频是否包含异常图像的替换图像,替换图像与异常图像的相似度高于预设阈值。
具体的,查找多个片段视频是否包含异常图像的替换图像时,可通过将多个片段视频中包含的画面图像与异常图像进行相似度对比,将相似度高于预设阈值的画面,确定为替换图像,其中预设阈值可由用户进行输入。替换图像可以为与异常图像属于同一拍摄角度的图像,也可以为属于不同拍摄角度的图像。查找多个片段视频中是否包含异常图像的替换图像时,可通过对异常图像进行特征提取,得到异常特征,并判断其他图像中是否存在异常特征,将存在异常特征的图像确定为异常图像的替换图像,其中,其他图像可以为存在异常图像的片段视频中除异常图像之外的其他图像,也可以为其他片段视频中的图像。异常图像中异常特征的数量可能为一个,也可能为多个,例如,当异常画面为湖面、草地及沙滩时,异常画面对应的异常特征的数量较少,当异常画面为商场、超市及活动现场时,异常画面对应的异常特征的数量较多,当异常画面中异常特征的数量为多个时,替换图像中也需存在多个异常特征。
步骤Sd2:若包含替换图像,则根据替换图像确定与模糊区域对应的模糊替换图像。
步骤Sd3:将模糊替换图像覆盖模糊区域。
具体的,模糊替换图像为替换图像中与模糊区域对应的图像,模糊替换图像是基于模糊区域,从替换图像上裁切下来的,对模糊替换图像进行裁切时,可先根据模糊区域确定出模糊替换区域的顶点坐标,再根据顶点进行裁切,将模糊替换图像进行覆盖时,可再次根据顶点坐标进行替换,以提升异常图像的清晰度。
对于本申请实施例,通过对异常图像中模糊区域进行替换,饥饿进而提升异常图像的清晰度,而不是出现异常图像后将异常图像舍弃,并重新消耗人力和物力进行拍摄,通过将模糊区域进行覆盖,便于提升片段视频的利用率,进而降低视频拍摄成本。
上述实施例从方法流程的角度介绍一种视频数据整理的方法,下述实施例从虚拟模块或者虚拟单元的角度介绍了一种视频数据整理的装置,具体详见下述实施例。
本申请实施例提供一种视频数据整理的装置,如图2所示,该装置具体可以包括第一确定待整合视频模块210和第二确定标注片段视频集合模块220,其中:
第一确定待整合视频模块210,用于当检测到用户触发的查找指令时,根据所述查找指令携带的待整合视频特征,从标注片段视频集合中确定待整合片段视频;
第二确定标注片段视频集合模块220,用于确定标注片段视频集合,其中,第二确定标注片段视频集合模块在确定标注片段视频集合时,具体用于:
获取至少两个片段视频;
确定每一片段视频对应的视频特征,所述视频特征包括场景信息和/或人物信息;
根据每一片段视频对应的视频特征,对每一片段视频进行标注形成标注片段视频集合。
在一种可能实现的方式中,该装置还包括:
抽帧模块,用于按照预设抽帧频率,对片段视频进行抽帧,得到片段视频中的多张画面图像;
其中,第二确定标注片段视频集合模块220,在确定片段视频对应的视频特征时,具体用于:
对每一画面图像进行场景特征识别,并根据预设场景特征数据,确定每一画面图像对应的场景信息,并将场景信息确定为片段视频的视频特征;
和/或,
对每一画面图像进行人脸识别,并根据预设人脸特征数据,确定每一画面图像对应的人物信息,预设人脸特征数据包括拍摄脚本对应的所有人物信息,并将人物信息确定为片段视频的视频特征。
在一种可能实现的方式中,该装置还包括:
确定相似特征片段模块,用于从多个标注片段视频中,确定具有相同的视频特征的标注片段视频;
确定视频组模块,用于将具有相同视频特征的标注片段视频进行组合,形成视频组,视频组中包括至少两个具有相同的视频特征的标注片段视频;
确定视频组集合模块,用于所有的视频特征各自对应的视频组构成视频组集合,视频组集合中包括每一视频特征对应的视频组。
在一种可能实现的方式中,该装置还包括:
关联判断模块,用于用户触发脚本查找指令时,基于拍摄脚本,判断标注片段视频是否存在关联视频,其中,拍摄脚本由多个脚本片段构成,并且每一脚本片段按照顺序排列,关联视频对应的片段脚本为标注片段视频对应的片段脚本相邻;
视频排序模块,用于当标注片段视频存在关联视频时,根据拍摄脚本中标注片段视频和关联视频各自对应的片段脚本的顺序,将标注片段视频和关联视频进行排序,形成节点视频,节点视频中至少包括两个标注片段视频。
在一种可能实现的方式中,该装置还包括:
关联节点判断模块,用于基于拍摄脚本,判断节点视频是否存在关联节点视频;
确定节点视频组模块,用于当节点视频存在关联节点视频时,将节点视频与关联节点视频进行组合,形成节点视频组。
在一种可能实现的方式中,该装置还包括:
确定清晰度模块,用于确定每一画面图像的清晰度;
确定异常图像模块,用于将清晰度低于预设标准清晰度的画面图像确定为异常图像;
区域划分模块,用于对异常图像进行区域划分,确定异常图像的模糊区域;
异常标记模块,用于将模糊区域在异常图像中进行标记,并反馈至相关工作人员的终端设备。
在一种可能实现的方式中,该装置还包括:
查找替换图像模块,用于查找多个片段视频是否包含异常图像的替换图像,替换图像与异常图像的相似度高于预设阈值;
确定模糊图像模块,用于当多个片段视频中包含异常图像的替换图像时,根据替换图像确定与模糊区域对应的模糊替换图像;
覆盖模块,用于将模糊替换图像覆盖模糊区域。
本申请实施例中提供了一种电子设备,如图3所示,图3所示的电子设备300包括:处理器301和存储器303。其中,处理器301和存储器303相连,如通过总线302相连。可选地,电子设备300还可以包括收发器304。需要说明的是,实际应用中收发器304不限于一个,该电子设备300的结构并不构成对本申请实施例的限定。
处理器301可以是CPU(Central Processing Unit,中央处理器),通用处理器,DSP(Digital Signal Processor,数据信号处理器),ASIC(Application SpecificIntegrated Circuit,专用集成电路),FPGA(Field Programmable Gate Array,现场可编程门阵列)或者其他可编程逻辑器件、晶体管逻辑器件、硬件部件或者其任意组合。其可以实现或执行结合本申请公开内容所描述的各种示例性的逻辑方框,模块和电路。处理器301也可以是实现计算功能的组合,例如包含一个或多个微处理器组合,DSP和微处理器的组合等。
总线302可包括一通路,在上述组件之间传送信息。总线302可以是PCI(Peripheral Component Interconnect,外设部件互连标准)总线或EISA(ExtendedIndustry Standard Architecture,扩展工业标准结构)总线等。总线302可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示,图3中仅用一条粗线表示,但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
存储器303可以是ROM(Read Only Memory,只读存储器)或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备,RAM(Random Access Memory,随机存取存储器)或者可存储信息和指令的其他类型的动态存储设备,也可以是EEPROM(Electrically ErasableProgrammable Read Only Memory,电可擦可编程只读存储器)、CD-ROM(Compact DiscRead Only Memory,只读光盘)或其他光盘存储、光碟存储(包括压缩光碟、激光碟、光碟、数字通用光碟、蓝光光碟等)、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质,但不限于此。
存储器303用于存储执行本申请方案的应用程序代码,并由处理器301来控制执行。处理器301用于执行存储器303中存储的应用程序代码,以实现前述方法实施例所示的内容。
其中,电子设备包括但不限于:移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA(个人数字助理)、PAD(平板电脑)、PMP(便携式多媒体播放器)、车载终端(例如车载导航终端)等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。还可以为服务器等。图3示出的电子设备仅仅是一个示例,不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。
本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质上存储有计算机程序,当其在计算机上运行时,使得计算机可以执行前述方法实施例中相应内容。与相关技术相比,本申请实施例中,通过用户触发的查找指令,确定待整合视频特征,再根据待整合视频特征,从多个带有视频特征标注的片段视频中,确定包含有待整合特征的片段视频,并将包含有待整合特征的片段视频确定为待整合片段视频,而不是通过片段视频的拍摄时间或存储位置对片段视频一一查看,进而确定出待整合片段视频,通过减少对片段视频进行查看的次数,便于提高整合片段视频的效率。
应该理解的是,虽然附图的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示,但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明,这些步骤的执行并没有严格的顺序限制,其可以以其他的顺序执行。而且,附图的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段,这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成,而是可以在不同的时刻执行,其执行顺序也不必然是依次进行,而是可以与其他步骤或者其他步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
以上所述仅是本申请的部分实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本申请原理的前提下,还可以做出若干改进和润饰,这些改进和润饰也应视为本申请的保护范围。
Claims (10)
1.一种视频数据整理方法,其特征在于,包括:
当检测到用户触发的查找指令时,根据所述查找指令携带的待整合视频特征,从标注片段视频集合中确定待整合片段视频;
其中,确定标注片段视频集合的方式,包括:
获取至少两个片段视频;
确定每一片段视频对应的视频特征,所述视频特征包括场景信息和/或人物信息;
根据每一片段视频对应的视频特征,对每一片段视频进行标注形成标注片段视频集合。
2.根据权利要求1所述的一种视频数据整理方法,其特征在于,所述确定所述片段视频对应的视频特征,之前还包括:
按照预设抽帧频率,对所述片段视频进行抽帧,得到所述片段视频中的多张画面图像;
其中,确定所述片段视频对应的视频特征,包括:
对每一画面图像进行场景特征识别,并根据预设场景特征数据,确定每一画面图像对应的场景信息,并将所述场景信息确定为所述片段视频的视频特征;
和/或,
对每一画面图像进行人脸识别,并根据预设人脸特征数据,确定每一画面图像对应的人物信息,所述预设人脸特征数据包括拍摄脚本对应的所有人物信息,并将所述人物信息确定为所述片段视频的视频特征。
3.根据权利要求1所述的一种视频数据整理方法,其特征在于,所述根据所述查找指令携带的待整合视频特征从标注片段视频集合中确定待整合片段视频,之前还包括:
从多个标注片段视频中,确定具有相同的视频特征的标注片段视频;
将具有相同视频特征的标注片段视频进行组合,形成视频组,所述视频组中包括至少两个具有相同的视频特征的标注片段视频;
所有的视频特征各自对应的视频组构成视频组集合,所述视频组集合中包括每一视频特征对应的视频组。
4.根据权利要求2所述的一种视频数据整理方法,其特征在于,还包括:
当用户触发脚本查找指令时,基于所述拍摄脚本,判断所述标注片段视频是否存在关联视频,其中,所述拍摄脚本由多个脚本片段构成,并且每一脚本片段按照顺序排列,所述关联视频对应的片段脚本为所述标注片段视频对应的片段脚本相邻;
当所述标注片段视频存在所述关联视频时,根据所述拍摄脚本中标注片段视频和所述关联视频各自对应的片段脚本的顺序,将所述标注片段视频和所述关联视频进行排序,形成节点视频,所述节点视频中至少包括两个标注片段视频。
5.根据权利要求4所述的一种视频数据整理方法,其特征在于,所述将所述标注片段视频和所述关联视频进行排序,形成节点视频,之后还包括:
基于所述拍摄脚本,判断所述节点视频是否存在关联节点视频;
若存在,则将所述节点视频与所述关联节点视频进行组合,形成节点视频组。
6.根据权利要求2所述的一种视频数据整理方法,其特征在于,还包括:
确定每一画面图像的清晰度;
将所述清晰度低于预设标准清晰度的画面图像确定为异常图像;
对所述异常图像进行区域划分,确定所述异常图像的模糊区域;
将所述模糊区域在所述异常图像中进行标记,并反馈至相关工作人员的终端设备。
7.根据权利要求6所述的一种视频数据整理方法,其特征在于,所述对所述异常图像进行区域划分,确定所述异常图像的模糊区域,之后还包括:
查找多个片段视频是否包含所述异常图像的替换图像,所述替换图像与所述异常图像的相似度高于预设阈值;
若包含,则根据所述替换图像确定与所述模糊区域对应的模糊替换图像;
将所述模糊替换图像覆盖所述模糊区域。
8.一种视频数据整理装置,其特征在于,包括:
第一确定待整合视频模块,用于当检测到用户触发的查找指令时,根据所述查找指令携带的待整合视频特征,从标注片段视频集合中确定待整合片段视频;
第二确定标注片段视频集合模块,用于确定标注片段视频集合,其中,第二确定标注片段视频集合模块在确定标注片段视频集合时,具体用于:
获取至少两个片段视频;
确定每一片段视频对应的视频特征,所述视频特征包括场景信息和/或人物信息;
根据每一片段视频对应的视频特征,对每一片段视频进行标注形成标注片段视频集合。
9.一种电子设备,其特征在于,该电子设备包括:
至少一个处理器;
存储器;
至少一个应用程序,其中所述至少一个应用程序被存储在存储器中并被配置为由至少一个处理器执行,所述至少一个应用程序配置用于:执行权利要求1-7中任一项所述视频数据整理的方法。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,包括:存储有能够被处理器加载并执行如权利要求1-7中任一种所述的一种视频数据整理的方法的计算机程序。
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