CN116471452B - 一种基于智能ai的视频剪辑平台 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于智能AI的视频剪辑平台，涉及视频剪辑领域，包括：视频模板输入模块，所述视频模板输入模块用于用户输入对应视频模板，为视频剪辑提供剪辑样板；该基于智能AI的视频剪辑平台，通过视频模板输入模块输入对应视频模板，为视频剪辑提供剪辑样板，用户通过视频素材输入模块输入想要进行视频剪辑的视频素材，用户通过视频剪辑模块对视频素材输入模块输入的视频素材进行视频剪辑，通过视频侵权检查模块对视频剪辑模块剪辑完成的视频进行视频侵权检查，用户通过视频侵权标准输入模块输入视频侵权判定标准；通过视频侵权比例调整模块调整视频侵权比例保证剪辑的视频频侵权比例低于视频侵权标准。
Description
技术领域
本发明涉及视频剪辑技术，具体涉及一种基于智能AI的视频剪辑平台。
背景技术
现阶段，常见的视频剪辑与视频编辑工作中，通常采用人工操作的方式，但是传统的人工视频剪辑的效率较低，需要依赖剪辑师丰富的剪辑经验以及长期积累的视频剪辑思维才能获得较好的视频剪辑效果，为了进一步克服这一问题，自动化剪辑应运而生，多功能的视频剪辑系统逐渐代替了人工剪辑的方式成为视频剪辑的主流操作，在此基础上，如何在更好地提高视频剪辑系统的剪辑效果的技术上，让视频剪辑系统能够像成熟的剪辑师一样实现高效准确的剪辑效率，逐渐成为视频剪辑系统研究的重点与难点。
专利CN202111618817提供了一种视频自动剪辑方法、装置及云剪辑服务器，此专利中采用音频对齐的方式，进行视频帧与视频帧之间的拼接，并将视频自动剪辑过程上传至云服务中进行云剪辑。但是此专利中在进行视频剪辑时无法检测待剪辑视频与未公开视频是否存在侵权行为。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于智能AI的视频剪辑平台，以解决现有技术中的上述不足之处。
为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于智能AI的视频剪辑平台，包括：
视频模板输入模块，所述视频模板输入模块用于用户输入对应视频模板，为视频剪辑提供剪辑样板；
视频素材输入模块，所述视频素材输入模块用于用户输入想要进行视频剪辑的视频素材；
视频剪辑模块，所述视频剪辑模块用于对视频素材输入模块输入的视频素材进行视频剪辑；
未公开视频输入模块，用于输入进行侵权检查的未公开视频；
视频侵权检查模块，所述视频侵权检查模块用于对视频剪辑模块剪辑完成的视频进行视频侵权检查，所述视频侵权检查包括视频侵权检测以及视频侵权计算；
视频侵权标准输入模块，所述视频侵权标准输入模块用于用户输入视频侵权判定标准；
视频侵权比例调整模块，所述视频侵权比例调整模块用于通过调整视频侵权比例保证剪辑的视频侵权比例低于视频侵权标准。
进一步地，所述视频剪辑模块包括：
视频资源拆分模块，用于将输入的视频素材和视频模板拆分成帧化资源；
标签化模块，用于将拆分的帧化视频资源进行标签化处理；
片段抽取模块，用于抽取输入的视频素材中与视频模板中对应的标签化视频；
视频内容生成模块，用于将抽取的标签化视频与视频模板中对应的标签化视频进行替换，并将视频进行生成。
进一步地，所述视频剪辑模块的具体工作方法为：
A1，将输入的视频素材和视频模板拆分成帧化资源；
A2，将拆分的帧化视频资源进行标签化处理；
A3，比对取输入的视频素材中的帧化视频标签与视频模板中的帧化视频标签；
A4，若步骤A3中比对结果相同，将抽取的标签化视频与视频模板中对应的标签化视频进行替换，若步骤A3中比对结果不同，则返回步骤A1并输入新的视频素材；
A5，视频生成。
进一步地，所述视频侵权检查模块包括：
视频动作检测模块，用于对生成的视频内容中人物动作进行检测；
视频音频检测模块，用于对生成的视频内容中未公开部分音频资源进行检测；
视频文本内容检测模块，用于对生成的视频内容中视频文本内容进行检测；
视频侵权计算模块，用于计算视频动作内容、未公开部分影片内容以及视频文本内容进行计算。
进一步地，所述视频侵权检查模块进行视频侵权检测的具体方法为：
B1，对生成的视频中人物动作进行检测；
B2，对生成的视频中未公开部分音频资源进行检测；
B3，对生成的视频中视频文本内容进行检测；
B4，计算视频动作内容、未公开部分影片内容以及视频文本内容进行侵权比例计算。
进一步地，所述视频侵权计算模块包括：
权重输入模块，用于人工输入视频动作检测模块数据、视频音频检测模块数据以及视频文本内容检测模块数据在视频侵权检测中所占侵权比重；
矩阵生成模块，用于生成人工输入视频动作检测模块数据、视频音频检测模块数据以及视频文本内容检测模块数据的概率矩阵。
进一步地，所述视频侵权计算模块的具体计算方法为
C1，输入需要进行侵权检测的视频片段；
B2，通过侵权检测网络得到视频侵权检测一阶段中的概率矩阵M1；
B3，通过目标检测网络确定待检测目标；
B4，通过轨迹分类网络计算待检测物体的跟踪轨迹的每个目标的概率矩阵m；
B5，用户输入侵权比重矩阵n；
B6，将侵权比重矩阵n与每个目标概率矩阵m相乘可以得到由用户调整后的该场景下的视频侵权检测概率矩阵M2；
B7，在获得两个阶段得到的概率矩阵M1和M2之后，对其进行整合，并于归一化后作为最终的概率矩阵进行结果输出。
进一步地，所述视频动作检测模块包括：
示例动作输入模块，用于人工输入标准动作演示视频；
特征提取模块，用于提取剪辑生成视频以及标准动作演示视频的动作特征；
动作识别模块，所述动作识别模块内设置有动作识别算法，所述动作识别模块用于识别具体的动作类别；
动作定位模块，用于自动定位剪辑生成视频中的动作；
标准动作定位模块，用于自动定位剪辑标准动作视频中的动作。
进一步地，所述视频动作检测模块的具体工作方法为：
C1，生成演示视频的缩略图；
C2，上传需剪辑生成的视频；
C3，系统使用stream网络对视频特征识别以及编码；
C4，分别计算每个片段与演示视频特征的相似性；
C5，通过训练自注意力算法输出待测试视频的时序注意力权重，并在该权重序列上设置阈值产生定位结果；
C6，自动定位剪辑后视频中与给定的演示视频同类别的动作。
与现有技术相比，本发明提供的一种基于智能AI的视频剪辑平台，通过视频模板输入模块输入对应视频模板，为视频剪辑提供剪辑样板，用户通过视频素材输入模块输入想要进行视频剪辑的视频素材，用户通过视频剪辑模块对视频素材输入模块输入的视频素材进行视频剪辑，通过视频侵权检查模块对视频剪辑模块剪辑完成的视频进行视频侵权检查，用户通过视频侵权标准输入模块输入视频侵权判定标准；通过视频侵权比例调整模块调整视频侵权比例保证剪辑的视频侵权比例低于视频侵权标准。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的整体流程结构示意图。
具体实施方式
为了使本领域的技术人员更好地理解本发明的技术方案，下面将结合附图对本发明作进一步的详细介绍。
请参阅图1，一种基于智能AI的视频剪辑平台，包括：
视频模板输入模块，视频模板输入模块用于用户输入对应视频模板，为视频剪辑提供剪辑样板；
视频素材输入模块，视频素材输入模块用于用户输入想要进行视频剪辑的视频素材；
视频剪辑模块，视频剪辑模块用于对视频素材输入模块输入的视频素材进行视频剪辑；
未公开视频输入模块，用于输入进行侵权检查的未公开视频；
视频侵权检查模块，视频侵权检查模块用于对视频剪辑模块剪辑完成的视频进行视频侵权检查，视频侵权检查包括视频侵权检测以及视频侵权计算；
视频侵权标准输入模块，视频侵权标准输入模块用于用户输入视频侵权判定标准；
视频侵权比例调整模块，视频侵权比例调整模块用于通过调整视频侵权比例保证剪辑的视频侵权比例低于视频侵权标准。
该视频剪辑平台的具体工作方法为，用户通过视频模板输入模块输入对应视频模板，为视频剪辑提供剪辑样板，用户通过视频素材输入模块输入想要进行视频剪辑的视频素材，用户通过视频剪辑模块对视频素材输入模块输入的视频素材进行视频剪辑，通过视频侵权检查模块对视频剪辑模块剪辑完成的视频进行视频侵权检查，用户通过视频侵权标准输入模块输入视频侵权判定标准；通过视频侵权比例调整模块调整视频侵权比例保证剪辑的视频侵权比例低于视频侵权标准。
视频剪辑模块包括：
视频资源拆分模块，用于将输入的视频素材和视频模板拆分成帧化资源；
标签化模块，用于将拆分的帧化视频资源进行标签化处理；
片段抽取模块，用于抽取输入的视频素材中与视频模板中对应的标签化视频；
视频内容生成模块，用于将抽取的标签化视频与视频模板中对应的标签化视频进行替换，并将视频进行生成。
视频剪辑模块的具体工作方法为：
A1，将输入的视频素材和视频模板拆分成帧化资源；
A2，将拆分的帧化视频资源进行标签化处理；
A3，比对取输入的视频素材中的帧化视频标签与视频模板中的帧化视频标签；
A4，若步骤A3中比对结果相同，将抽取的标签化视频与视频模板中对应的标签化视频进行替换，若步骤A3中比对结果不同，则返回步骤A1并输入新的视频素材；
A5，视频生成。
视频剪辑模块的具体工作方法为，视频资源拆分模块将输入的视频素材和视频模板拆分成帧化资源，标签化模块将拆分的帧化视频资源进行标签化处理，片段抽取模块比对取输入的视频素材中的帧化视频标签与视频模板中的帧化视频标签，若比对结果相同，将抽取的标签化视频与视频模板中对应的标签化视频进行替换，若比对结果不同，则返回步骤A1并输入新的视频素材，通过视频内容生成模块将抽取的标签化视频与视频模板中对应的标签化视频进行替换，并将视频进行生成。
视频侵权检查模块包括：
视频动作检测模块，用于对生成的视频内容中人物动作进行检测；
视频音频检测模块，用于对生成的视频内容中未公开部分音频资源进行检测；
视频文本内容检测模块，用于对生成的视频内容中视频文本内容进行检测；
视频侵权计算模块，用于计算视频动作内容、未公开部分影片内容以及视频文本内容进行计算。
视频侵权检查模块进行视频侵权检测的具体方法为：
B1，对生成的视频中人物动作进行检测；
B2，对生成的视频中未公开部分音频资源进行检测；
B3，对生成的视频中视频文本内容进行检测；
B4，计算视频动作内容、未公开部分影片内容以及视频文本内容进行侵权比例计算，其中比例计算具体方法为计算视频动作与未公开视频中动作占比，计算视频音频与未公开视频中音频占比以及计算视频文本内容与未公开视频中文本内容占比，将各项占比生成概率矩阵。
视频侵权检查模块具体方法为，视频动作检测模块对生成的视频中人物动作进行检测，视频音频检测模块对生成的视频中未公开部分音频资源进行检测，视频文本内容检测模块对生成的视频中视频文本内容进行检测视频侵权计算模块计算视频动作内容、未公开部分影片内容以及视频文本内容进行侵权比例计算，保证视频侵权比例小于视频侵权标准输入模块输入的视频侵权判定标准。
视频侵权计算模块包括：
权重输入模块，用于人工输入视频动作检测模块数据、视频音频检测模块数据以及视频文本内容检测模块数据在视频侵权检测中所占侵权比重；
矩阵生成模块，用于生成人工输入视频动作检测模块数据、视频音频检测模块数据以及视频文本内容检测模块数据的概率矩阵。
视频侵权计算模块的具体计算方法为
C1，输入需要进行侵权检测的视频片段；
B2，通过侵权检测网络得到视频侵权检测一阶段中的概率矩阵M1；
B3，通过目标检测网络确定待检测目标；
B4，通过轨迹分类网络计算待检测物体的跟踪轨迹的每个目标的概率矩阵m；
B5，用户输入侵权比重矩阵n；
B6，将侵权比重矩阵n与每个目标概率矩阵m相乘可以得到由用户调整后的该场景下的视频侵权检测概率矩阵M2；
B7，在获得两个阶段得到的概率矩阵M1和M2之后，对其进行整合，并于归一化后作为最终的概率矩阵进行结果输出。
其中具体计算公式如下：
Output＝add(M1，M2)＝add(M1，multiply(M1，W))，
其中add表示对应的矩阵相加过程，multiply表示对应的矩阵相乘过程，M1，M2表示的是该视频侵权计算框架下第一阶段和第二阶段分别得到的概率矩阵。
视频动作检测模块包括：
示例动作输入模块，用于人工输入标准动作演示视频；
特征提取模块，用于提取剪辑生成视频以及标准动作演示视频的动作特征；
动作识别模块，动作识别模块内设置有动作识别算法，动作识别模块用于识别具体的动作类别；
动作定位模块，用于自动定位剪辑生成视频中的动作；
标准动作定位模块，用于自动定位剪辑标准动作视频中的动作。
视频动作检测模块的具体工作方法为：
C1，生成演示视频的缩略图；
C2，上传需剪辑生成的视频；
C3，系统使用stream网络对视频特征识别以及编码；
C4，分别计算每个片段与演示视频特征的相似性；
C5，通过训练自注意力算法输出待测试视频的时序注意力权重，并在该权重序列上设置阈值产生定位结果；
C6，自动定位剪辑后视频中与给定的演示视频同类别的动作。
视频动作检测模块的具体工作方法为，通过示例动作输入模块人工输入标准动作演示视频，通过动作识别模块生成演示视频的缩略图，上传需剪辑生成的视频，通过动作识别模块使用stream网络对视频特征识别以及编码，分别计算每个片段与演示视频特征的相似性，通过训练自注意力算法输出待测试视频的时序注意力权重，并在该权重序列上设置阈值产生定位结果，通过动作定位模块自动定位剪辑后视频中与给定的演示视频同类别的动作。
以上只通过说明的方式描述了本发明的某些示范性实施例，毋庸置疑，对于本领域的普通技术人员，在不偏离本发明的精神和范围的情况下，可以用各种不同的方式对所描述的实施例进行修正。因此，上述附图和描述在本质上是说明性的，不应理解为对本发明权利要求保护范围的限制。
Claims (7)
1.一种基于智能AI的视频剪辑平台，其特征在于，包括：
视频模板输入模块，所述视频模板输入模块用于用户输入对应视频模板，为视频剪辑提供剪辑样板；
视频素材输入模块，所述视频素材输入模块用于用户输入想要进行视频剪辑的视频素材；
视频剪辑模块，所述视频剪辑模块用于对视频素材输入模块输入的视频素材进行视频剪辑；
未公开视频输入模块，用于输入进行侵权检查的未公开视频；
视频侵权检查模块，所述视频侵权检查模块用于对视频剪辑模块剪辑完成的视频进行视频侵权检查，所述视频侵权检查包括视频侵权检测以及视频侵权计算，所述视频侵权检查模块包括：
视频动作检测模块，用于对生成的视频内容中人物动作进行检测，所述视频动作检测模块包括：
示例动作输入模块，用于人工输入标准动作演示视频；
特征提取模块，用于提取剪辑生成视频以及标准动作演示视频的动作特征；
动作识别模块，所述动作识别模块内设置有动作识别算法，所述动作识别模块用于识别具体的动作类别；
动作定位模块，用于自动定位剪辑生成视频中的动作；
标准动作定位模块，用于自动定位剪辑标准动作视频中的动作；
视频音频检测模块，用于对生成的视频内容中未公开部分音频资源进行检测；
视频文本内容检测模块，用于对生成的视频内容中视频文本内容进行检测；
视频侵权计算模块，用于计算视频动作内容、未公开部分影片内容以及视频文本内容进行计算；
视频侵权标准输入模块，所述视频侵权标准输入模块用于用户输入视频侵权判定标准；
视频侵权比例调整模块，所述视频侵权比例调整模块用于通过调整视频侵权比例保证剪辑的视频侵权比例低于视频侵权标准。
2.根据权利要求1所述的一种基于智能AI的视频剪辑平台，其特征在于，所述视频剪辑模块包括：
视频资源拆分模块，用于将输入的视频素材和视频模板拆分成帧化资源；
标签化模块，用于将拆分的帧化视频资源进行标签化处理；
片段抽取模块，用于抽取输入的视频素材中与视频模板中对应的标签化视频；
视频内容生成模块，用于将抽取的标签化视频与视频模板中对应的标签化视频进行替换，并将视频进行生成。
3.根据权利要求2所述的一种基于智能AI的视频剪辑平台，其特征在于，所述视频剪辑模块的具体工作方法为：
A1，将输入的视频素材和视频模板拆分成帧化资源；
A2，将拆分的帧化视频资源进行标签化处理；
A3，比对取输入的视频素材中的帧化视频标签与视频模板中的帧化视频标签；
A4，若步骤A3中比对结果相同，将抽取的标签化视频与视频模板中对应的标签化视频进行替换，若步骤A3中比对结果不同，则返回步骤A1并输入新的视频素材；
A5，视频生成。
4.根据权利要求3所述的一种基于智能AI的视频剪辑平台，其特征在于，所述视频侵权检查模块进行视频侵权检测的具体方法为：
B1，对生成的视频中人物动作进行检测；
B2，对生成的视频中未公开部分音频资源进行检测；
B3，对生成的视频中视频文本内容进行检测；
B4，计算视频动作内容、未公开部分影片内容以及视频文本内容进行侵权比例计算。
5.根据权利要求4所述的一种基于智能AI的视频剪辑平台，其特征在于，所述视频侵权计算模块包括：
权重输入模块，用于人工输入视频动作检测模块数据、视频音频检测模块数据以及视频文本内容检测模块数据在视频侵权检测中所占侵权比重；
矩阵生成模块，用于生成人工输入视频动作检测模块数据、视频音频检测模块数据以及视频文本内容检测模块数据的概率矩阵。
6.根据权利要求5所述的一种基于智能AI的视频剪辑平台，其特征在于，所述视频侵权计算模块的具体计算方法为
D1，输入需要进行侵权检测的视频片段；
D2，通过侵权检测网络得到视频侵权检测一阶段中的概率矩阵M1；
D3，通过目标检测网络确定待检测目标；
D4，通过轨迹分类网络计算待检测物体的跟踪轨迹的每个目标的概率矩阵m；
D5，用户输入侵权比重矩阵n；
D6，将侵权比重矩阵n与每个目标概率矩阵m相乘可以得到由用户调整后的场景下的视频侵权检测概率矩阵M2；
D7，在获得两个阶段得到的概率矩阵M1和M2之后，对其进行整合，并于归一化后作为最终的概率矩阵进行结果输出。
7.根据权利要求6所述的一种基于智能AI的视频剪辑平台，其特征在于，所述视频动作检测模块的具体工作方法为：
C1，生成演示视频的缩略图；
C2，上传需剪辑生成的视频；
C3，系统使用stream网络对视频特征识别以及编码；
C4，分别计算每个片段与演示视频特征的相似性；
C5，通过训练自注意力算法输出待测试视频的时序注意力权重，并在该权重序列上设置阈值产生定位结果；
C6，自动定位剪辑后视频中与给定的演示视频同类别的动作。
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