视频片段的整合方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本申请提供了一种视频片段的整合方法、装置、电子设备及存储介质。其中，在视频片段的整合方法中，首先对目标视频进行分段，得到多个视频片段。然后提取每一个视频片段的视觉特征和音频特征，并针对每一个视频片段，将视频片段的视觉特征和音频特征进行融合，得到视频片段对应的视频特征。接着调用预先训练的视频评估模型对视频特征进行处理，依据处理结果确定出待整合视频片段。最后对识别出的待整合视频片段进行整合，得到目标视频的高光片段。利用本申请的方法，可以自动将视频切分成多个视频片段，并对各个视频片段进行高光性评分，筛选出其中的评分较高的视频片段进行整合，得到视频的高光片段。频的高光片段。频的高光片段。

【技术实现步骤摘要】
视频片段的整合方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本申请涉及视频处理
，尤其涉及一种视频片段的整合方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]综艺影视视频中，会存在一些精彩的片段作为视频中的高潮部分，这部分片段的内容精彩、信息量大、吸引力足等特点，通常被称为高光片段。随着视频数量的爆发式增长，特别是近年来短视频领域的迅速崛起，视频已经成为大部分互联网用户娱乐的首要选择，占据了用户大部分娱乐时间。面对如此海量的视频，视频网站通常会提取高光视频片段，并将这些高光片段整合后再进行播放，以吸引用户，提高用户的观看体验，提升用户粘性。因此，提取高光片段是视频内容运营的重要部分。
[0003]在现有技术中，整合视频中的高光片段时，通常是由人工先观看完整段视频，然后判断视频高光片段在视频中的时间位置，进行人工打点，然后利用视频剪辑工具进行剪辑，以提取出高光片段，最后将提取出的高光片段进行整合。这种方式由于需要人工操作，流程慢，效率低，无法满足快速整合高光片段的需求。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本申请本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种视频片段的整合方法，其特征在于，包括：对目标视频进行分段，得到多个视频片段；提取每一个视频片段的视觉特征和音频特征；针对每一个视频片段，将所述视频片段的视觉特征和音频特征进行融合，得到所述视频片段对应的视频特征；调用预先训练的视频评估模型对所述视频特征进行处理，依据处理结果确定出待整合视频片段，所述待整合视频片段为符合预先设定条件的视频片段，所述视频评估模型为利用样本视频进行训练后得到的模型，所述样本视频为符合所述预先设定条件的视频片段；对识别出的待整合视频片段进行整合，得到所述目标视频的高光片段。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取每一个视频片段的视觉特征和音频特征，包括:针对每一个视频片段，提取所述视频片段的视频帧和音频帧；将所述视频帧输入到3D卷积神经网络模型中，得到所述视频片段的视觉特征；获取所述音频帧的梅尔倒频滤波系数，并将所述梅尔倒频滤波系数输入到Vggsih神经网络模型中，得到所述视频片段的音频特征。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述视频评估模型的训练过程，包括：获取样本视频的视频特征以及样本视频的高光性评分；将所述样本视频的视频特征输入到初始模型中进行运算，得到当前视频片段的高光性评分；判断所述当前视频片段的高光性评分与实际标注的视频片段的高光性评分是否一致；若所述当前视频片段的高光性评分与实际标注的视频片段的高光性评分一致，则完成所述视频评估模型的构建；若所述当前视频片段的高光性评分与实际标注的视频片段的高光性评分不一致，则求出误差函数，并利用所述误差函数调整所述神经网络模型的参数，直至输出的所述当前视频片段的高光性评分与实际标注的视频片段的高光性评分一致，则完成所述视频评估模型构建。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对识别出的待整合视频片段进行整合，得到所述目标视频的高光片段，包括：获取每一个视频片段的时间区间；将时间区间有重合的视频片段进行合并，得到合并后的视频片段，并计算所述合并后的视频片段的高光性评分；将所述合并后的视频片段和未合并的视频片段按照所述高光性评分的高低进行排序；按照排序后的顺序对所述合并后的视频片段和所述未合并的视频片段进行合并，得到所述目标视频的高光片段。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对识别出的待整合...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡玮，杨杰，宋施恩，罗思伟，孙钱丽，
申请(专利权)人：湖南快乐阳光互动娱乐传媒有限公司，
类型：发明
国别省市：