基于观看人数序列的视频质检方法、装置及计算机设备制造方法及图纸

本发明专利技术公开了基于观看人数序列的视频质检方法、装置、计算机设备及存储介质，涉及人工智能技术，包括获取当前视频数据对应所属于的目标视频训练子集及目标预测子模型；将当前视频数据对应的当前视频特征向量作为目标预测子模型的输入进行运算得到当前视频观看人数衰减率；获取当前视频数据的实际观看人数基数并根据对应的当前视频观看人数衰减率曲线进行运算，得到当前视频预估观看人数时间序列；将当前视频实际观看人数时间序列与当前视频预估观看人数时间序列求差得到趋势时间序列。实现了根据视频特征预测某输入类别视频的平均观看人数衰减率，之后利用对比实际观看人数衰减率得到趋势时间序列为视频评价参数，评估过程简单且结果准确度高。过程简单且结果准确度高。过程简单且结果准确度高。

【技术实现步骤摘要】
基于观看人数序列的视频质检方法、装置及计算机设备


[0001]本专利技术涉及人工智能的智能决策
，尤其涉及一种基于观看人数序列的视频质检方法、装置、计算机设备及存储介质。

技术介绍

[0002]视频观看人数，类似于传统电视媒体所关注的收视率，常作为体现视频制作成功与否的重要衡量指标。实际中，视频播放次数很大程度上取决于类似标题吸引力，话题热度，基于评论数量的视频推广力度等有别于真正体现视频质量的衡量标准。
[0003]区别于视频播放人数，视频在播放过程中的观看人数波动形状更有利于体现观众对视频的兴趣浓度的变化，进而从更加本质的角度反映视频质量。例如进入视频播放页面的用户如发现视频内容与标题不符，则会快速离开；如果视频质量高，则会有更大比例的观众将视频完整看完。
[0004]目前，一般是基于时域评估参数和空域评估参数对待评估视频进行质量评估，从时域和空域两个维度更加全面的反应出不同维度的视频评估参数对视频质量的影响，且时域评估参数和空域评估参数可以更加符合人眼视觉系统对视频质量的直观感受，但是上述视频质量的评估过程复杂，且评本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于观看人数序列的视频质检方法，其特征在于，包括：获取视频训练集中每一视频数据对应的视频时长，根据预设的视频分组数和预设的视频时长阈值集合，将所述视频训练集根据视频时长划分有对应视频分组数的视频训练子集；获取各个视频训练子集中每一个视频数据对应的视频观看人数时间序列，通过三阶指数平滑法计算各视频观看人数时间序列分别对应的视频观看人数衰减率；获取各个视频训练子集中每一个视频数据对应的视频画像，通过每一个视频数据对应的视频画像获取视频训练集中每一个视频数据对应的视频特征向量；其中，视频画像包括视频类别特征、视频时长特征、上线日期特征、讲师特征、受众群特征；通过各视频训练子集分别进行模型训练，得到与各视频训练子集分别对应的预测子模型；其中，所述预测子模型用于根据视频数据对应的视频特征向量预测视频观看人数衰减率；若接收到当前视频数据，获取所述当前视频数据对应的当前视频时长，根据所述当前视频时长及各视频训练子集分别对应的视频时长区间，获取所述当前视频数据对应所属于的目标视频训练子集，及所述目标视频训练子集对应的目标预测子模型；将所述当前视频数据对应的当前视频特征向量作为所述目标预测子模型的输入进行运算，得到所述当前视频数据对应的当前视频观看人数衰减率；获取所述当前视频数据对应的当前视频实际观看人数时间序列，并获取所述当前视频数据对应的实际观看人数基数，根据所述实际观看人数基数和所述当前视频观看人数衰减率对应的当前视频观看人数衰减率曲线进行运算，得到所述当前视频数据对应的当前视频预估观看人数时间序列；以及将所述当前视频实际观看人数时间序列与所述当前视频预估观看人数时间序列求差，得到趋势时间序列。2.根据权利要求1所述的基于观看人数序列的视频质检方法，其特征在于，还包括：获取所述当前视频实际观看人数时间序列对应的实际观看人数衰减率，将所述实际观看人数衰减率与所述当前视频观看人数衰减率求差，得到比较结果；获取所述趋势时间序列中的正值区间、负值区间和零值区间；将所述当前视频数据所述正值区间对应的正值时间区间、所述零值区间对应的零值时间区间、所述负值区间对应的负值时间区间进行视频关键时间节点标注，得到标注后视频数据。3.根据权利要求1所述的基于观看人数序列的视频质检方法，其特征在于，还包括：根据所述正值区间对应的正值时间区间在所述当前视频数据中截取获取对应的第一目标视频数据；将所述第一目标视频数据进行语音识别，得到对应的第一目标文本。4.根据权利要求1所述的基于观看人数序列的视频质检方法，其特征在于，所述获取各个视频训练子集中每一个视频数据对应的视频观看人数时间序列，包括：获取视频训练子集对应视频时长类型；若视频训练子集对应第一视频时长类型，获取预先设置的第一视频截取时长和预先设置的第一间隔时间，将视频训练子集中每一视频数据根据所述第一视频截取时长对应截取
第一目标时长视频数据，获取各个第一目标时长视频数据根据所述第一间隔时间划分后每一时间子区间左端点上的视频观看人数并进行归一化，得到与视频训练子集中每一视频数据分别对应的视频观看人数时间序列；若视频训练子集对应第二视频时长类型，获取预先设置的第二视频截取时长和预先设置的第二间隔时间，将视频训练子集中每一视频数据根据所述第二视频截取时长对应截取第二目标时长视频数据，获取各个第二目标时长视频数据根据所述第二间隔时间划分后每一时间子区间左端点上的视频观看人数并进行归一化，得到与视频训练子集中每一视频数据分别对应的视频观看人数时间序列；若视频训练子集对应第三视频时长类型，获取预先设置的第三视频截取时长和预先设置的第三间隔时间，将视频训练子集中每一视频数据根据所述第三视频截取时长对应截取第三目标时长视频数据，获取各个第三目标时长视频数据根据所述第三间隔时间划分后每一时间子区间左端点上的视频观看人数并进行归一化，得到与视频训练子集中每一视频数据分别对应的视频观看人数时间序列。5.根据权利要求1所述的基于观看人数序列的视频质检方法，其特征在于，所...

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