一种视频数据处理方法、装置、设备以及介质制造方法及图纸

本申请实施例提供了一种视频数据处理方法、装置、设备以及介质，该方法涉及人工智能领域，方法包括：获取目标用户请求的目标视频的视频数据，对视频数据进行视频分析，得到视频数据的视频片段；获取目标用户的用户画像，基于用户画像确定与目标用户相关联的视频模板，获取视频模板映射的模板片段以及模板片段对应的模板标签序列；基于模板片段以及模板标签序列，在视频片段中筛选满足片段匹配条件的视频片段，作为目标视频的视频素材片段；将视频数据以及视频素材片段推送至目标用户对应的应用客户端，以使应用客户端输出视频数据以及视频素材片段。采用本申请，可以增强短视频生成的智能度和可控度，并可以提高短视频的生成效率。效率。效率。

【技术实现步骤摘要】
一种视频数据处理方法、装置、设备以及介质


[0001]本申请涉及计算机
，尤其涉及一种视频数据处理方法、装置、设备以及介质。

技术介绍

[0002]随着多媒体技术的发展，视频已成为人们日常生活中获取信息与享受娱乐的主要载体。因为各类视频播放平台的普及，衍生出了各式各样的短视频(即精彩视频集锦)。可以理解的是，这里的短视频是指在各类视频播放平台上播放的、适合在移动状态和短时休闲状态下观看的视频内容。
[0003]但是目前，短视频的生成需要消耗大量的人力和脑力，比如，在生成短视频的过程中，往往需要人工剪辑素材、人工合成视频、以及人工配乐等，这意味着在通过人工交互的方式生成短视频时，难以确保短视频生成效果的可控度。此外，由于在生成短视频的整个过程中，需要消耗大量的人工时间来进行音频视频的合成，以至于会降低短视频(即精彩视频集锦)的生成效率。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供一种视频数据处理方法、装置、设备以及介质，可以增强短视频生成的智能度和可控度，并可以提高短视频的生成效率。
[0005]本申请实施例本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种视频数据处理方法，其特征在于，包括：获取目标用户请求的目标视频的视频数据，对所述视频数据进行视频分析，得到所述视频数据的视频片段；一个视频片段对应一个片段属性标签；获取所述目标用户的用户画像，基于所述用户画像确定与所述目标用户相关联的视频模板，获取所述视频模板映射的模板片段以及所述模板片段对应的模板标签序列；基于所述模板片段以及所述模板标签序列，在所述视频片段中筛选满足片段匹配条件的视频片段，将满足所述片段匹配条件的视频片段作为所述目标视频的视频素材片段；所述视频素材片段的片段属性标签所构成的目标标签序列与所述模板标签序列相同；将所述视频数据以及所述视频素材片段推送至所述目标用户对应的应用客户端，以使所述应用客户端输出所述视频数据以及所述视频素材片段。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在获取目标用户请求的目标视频的视频数据之前，所述方法还包括：接收应用客户端发送的视频播放请求；所述视频播放请求是由所述应用客户端响应目标用户针对目标视频执行的播放操作所生成的；从所述视频播放请求中提取所述目标视频的视频标识，基于所述视频标识在视频业务数据库中查找所述目标视频对应的业务视频数据，将查找到的业务视频数据作为所述应用客户端中的目标视频的视频数据。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标用户请求的目标视频的视频数据，对所述视频数据进行视频分析，得到所述视频数据的视频片段，包括：获取目标用户请求的目标视频的视频数据以及与所述视频数据相关联的网络识别模型；通过视频切分组件将所述视频数据对应的视频序列进行分镜处理，得到与所述视频序列相关联的分镜片段；将所述分镜片段输入至所述网络识别模型，由所述网络识别模型对所述分镜片段进行属性分析，得到所述分镜片段对应的片段属性标签；将具备片段属性标签的分镜片段确定为所述视频数据的视频片段。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述通过视频切分组件将所述视频数据对应的视频序列进行分镜处理，得到与所述视频序列相关联的分镜片段，包括：获取用于对所述视频数据的视频序列进行分镜处理的视频切分组件，通过所述视频切分组件在所述视频序列中获取用于作为聚类质心的第一视频帧，创建所述第一视频帧所属的分镜簇的分镜簇信息；在所述视频序列中将除所述第一视频帧之外的视频帧确定为第二视频帧，基于轮询机制依次获取所述第二视频帧，确定所述第二视频帧与所述第一视频帧的图像相似度；若所述第一视频帧与所述第二视频帧的图像相似度大于或者等于聚类阈值，则将所述图像相似度大于或者等于所述聚类阈值的第二视频帧划分到所述第一视频帧所属的分镜簇；若所述第一视频帧与所述第二视频帧的图像相似度小于所述聚类阈值，则用所述图像相似度小于所述聚类阈值的第二视频帧更新所述第一视频帧，创建更新后的第一视频帧所属的分镜簇的分镜簇信息，将所述更新后的第一视频帧依次与未匹配的第二视频帧进行图
像相似度匹配，直到所述视频序列中的视频帧均完成所述图像相似度匹配时，得到所述视频序列中的视频帧所属的分镜簇的分镜簇信息；基于所述视频序列中的视频帧所属的分镜簇的分镜簇信息，确定与所述视频序列相关联的分镜片段。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述网络识别模型至少包括：具有第一属性标签提取功能的第一网络模型、具有第二属性标签提取功能的第二网络模型和具有第三属性标签提取功能的第三网络模型；所述将所述分镜片段输入至所述网络识别模型，由所述网络识别模型对所述分镜片段进行属性分析，得到所述分镜片段对应的片段属性标签，包括：将所述分镜片段输入所述第一网络模型，通过所述第一网络模型对所述分镜片段中的每个分镜片段进行远近景分析，得到所述分镜片段的远近景标签，将所述分镜片段的远近景标签作为所述第一网络模型输出的第一属性标签，将具有所述第一属性标签的分镜片段作为第一类分镜片段；将所述第一类分镜片段输入所述第二网络模型，由所述第二网络模型对所述第一类分镜片段中的每个分镜片段进行人脸检测，得到人脸检测结果；若所述人脸检测结果指示所述第一类分镜片段中存在目标角色的人脸，则在所述第一类分镜片段中将存在所述目标角色的人脸所对应的分镜片段作为第二类分镜片段，通过所述第二网络模型确定所述第二类分镜片段中的目标角色所属的角色标签，将所述目标角色所属的角色标签确定为所述第二类分镜片段的第二属性标签；所述目标角色为所述目标视频中的一个或者多个角色；在所述第一类分镜片段中将除所述第二类分镜片段之外的分镜片段，确定为第三类分镜片段，将所述第三类分镜片段输入所述第三网络模型，由所述第三网络模型对所述第一类分镜片段中的每个分镜片段进行场景检测，得到所述第三类分镜片段的第三属性标签；根据所述第一类分镜片段的第一属性标签、所述第二类分镜片段的第二属性标签、以及所述第三类分镜片段的第三属性标签，确定所述分镜片段中的每个分镜片段对应的片段属性标签。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标用户的用户画像，基于所述用户画像确定与所述目标用户相关联的视频模板，获取所述视频模板映射的模板片段以及所述模板片段对应的模板标签序列，包括：获取所述目标用户的行为日志表，从所述行为日志表中提取与所述目标用户相关联的行为数据信息；对所述行为数据信息进行用户画像分析，得到用于表征所述目标用户的用户画像，基于所述用户画像确定与所述目标用户相关联的视频模板；所述视频模板携带模板片段的模板属性标签所构成的模板标签序列；所述模板片段是对模板视频进行视频分析后所得到的；所述模板视频是由所述行为数据信息所确定的；获取所述视频模板映射的所述模板片段以及所述模板片段对应的所述模板标签序列。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述模板片段的数量为N个，所述N为大于1的正整数；所述模板标签序列包含N个...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭卉，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：