视频切分及单题讲解视频获取方法、装置、电子设备制造方法及图纸

本公开提供一种视频切分及单题讲解视频获取方法、装置、电子设备及存储介质，包括：根据目标视频中各图像帧对应的各时间戳与各图像特征执行视频切分，获得目标视频的多个视频片段；根据每一个视频片段中的各图像帧对应的各时间戳与各图像特征，确定每一个视频片段的片段特征和片段时间，并根据各视频片段对应的各片段时间，确定由按序排列的各视频片段构成的片段序列；根据片段序列中各视频片段对应的各片段特征、各片段时间，确定片段序列中由连续的至少三个视频片段构成的片段集合；根据片段序列中的片段集合，合并各视频片段，获得目标视频的各目标子视频。借此，本公开可提高视频切分的准确性，确保切分后各目标子视频的内容完整性。容完整性。容完整性。

【技术实现步骤摘要】
视频切分及单题讲解视频获取方法、装置、电子设备


[0001]本专利技术涉及多媒体数据处理
，尤其涉及一种视频切分及单题讲解视频方法、装置、电子设备、存储介质。

技术介绍

[0002]随着短视频的飞速发展，相对于长视频，人们更加喜欢观看密度高，有吸引力的短视频。如今社交平台上视频数量呈爆炸式增长，如何在一个长视频中根据场景、动作、事件等变化将视频分割成多个包含完整故事情节的子视频是一件非常有意义和挑战性的事情。
[0003]其中，视频理解是执行视频分割任务的一个重要技术点，而事件边界检测是视频理解的一个重要方向。具体而言，事件边界检测任务是在一个长视频中根据视频内容情节寻找事件边界点，据以将长视频划分成多个完整且独立的子视频。目前研究比较多的是电影场景划分、事件边界检测及表演类视频，可应用于短视频平台、视频检索、监控分析、教育场景等实际应用中。
[0004]此外，随着互联网教育的普及化，网上授课视频极大地促进了优质教学资源的传播，深受用户喜爱。随着录播类授课视频产品的普及，网上授课视频资源急遽增多，目前的网上授课视频大都是基于知识点进行切分的长视频，导致用户难以从数量庞大的长视频数据库中找到自己感兴趣的单题讲解视频。
[0005]有鉴于此，亟需一种可对长视频，尤其是教学长视频，执行准确视频切分的技术。

技术实现思路

[0006]有鉴于此，本公开实施例提供一种视频切分及单题讲解视频获取方法、装置、电子设备、存储介质，以至少部分地解决上述问题。
[0007]根据本公开的第一方面，提供了一种视频切分方法，包括：根据目标视频中各图像帧对应的各时间戳与各图像特征执行视频切分，获得所述目标视频的多个视频片段；根据每一个视频片段中的各图像帧对应的各时间戳与各图像特征，确定每一个视频片段的片段特征和片段时间，并根据各视频片段对应的各片段时间，确定由按序排列的各视频片段构成的片段序列；根据所述片段序列中各视频片段对应的各片段特征、各片段时间，确定所述片段序列中的至少一个片段集合，其中，每一个片段集合由所述片段序列中连续的至少三个视频片段构成；根据所述片段序列中的至少一个片段集合，合并各视频片段中的至少一部分，并根据所述片段序列中各视频片段的合并结果，获得所述目标视频的各目标子视频。
[0008]根据本公开的第二方面，提供了一种单题讲解视频获取方法，包括：获取教学长视频；切分所述教学长视频，获得所述教学长视频对应于每一道试题的单题讲解视频；其中，所述教学长视频的切分操作是利用上述第一方面所述的视频切分方法所实现的。
[0009]根据本公开的第三方面，提供视频切分装置，包括：视频切分模块，用于根据目标视频中各图像帧对应的各时间戳与各图像特征执行视频切分，获得所述目标视频的多个视频片段；片段处理模块，用于根据每一个视频片段中的各图像帧对应的各时间戳与各图像
特征，确定每一个视频片段的片段特征和片段时间，并根据各视频片段对应的各片段时间，确定由按序排列的各视频片段构成的片段序列；片段合并模块，用于根据所述片段序列中各视频片段对应的各片段特征、各片段时间，确定所述片段序列中的至少一个片段集合，并根据所述片段序列中的至少一个片段集合，合并各视频片段中的至少一部分，并根据所述片段序列中各视频片段的合并结果，获得所述目标视频的各目标子视频；其中，每一个片段集合由所述片段序列中连续的至少三个视频片段构成。
[0010]根据本公开的第四方面，提供一种单题讲解视频获取装置，包括：获取模块，用于获取教学长视频；切分模块，用于对所述教学长视频执行视频切分，获得所述教学长视频对应于每一道试题的单题讲解视频；其中，所述切分模块是上述第一方面所述的视频切分方法，或利用上述第三方面所述的视频切分装置，对所述教学长视频执行视频切分的。
[0011]根据本公开的第五方面，提供一种电子设备，包括：处理器；以及存储程序的存储器，其中，所述程序包括指令，所述指令在由所述处理器执行时使所述处理器执行上述第一方面所述的视频切分方法，或执行上述第二方面所述的单题讲解视频获取方法。
[0012]根据本公开的第四方面，提供一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行如第一方面所述的视频切分方法，或执行如第二方面所述的单题讲解视频获取方法。
[0013]综上所述，本公开各方面提供的视频切分方案，通过首先比对目标视频中各图像帧对应的各图像特征执行视频切分，获得目标视频的多个视频片段，再比对非相邻的各视频片段的片段特征，据以各视频片段进行选择性地合并，并获得目标视频的各目标子视频，借此，本公开可确保切分后的各目标子视频的视频内容的完整性，有效提高视频切分结果的准确性。
附图说明
[0014]在下面结合附图对于示例性实施例的描述中，本公开的更多细节、特征和优点被公开，在附图中：
[0015]图1为本公开示例性实施例的视频切分方法的处理流程图。
[0016]图2为本公开另一示例性实施例的视频切分方法的处理流程图。
[0017]图3为本公开另一示例性实施例的视频切分方法的处理流程图。
[0018]图4为本公开示例性实施例的单题讲解视频获取方法的处理流程图。
[0019]图5为本公开示例性实施例的视频切分转置的结构框图。
[0020]图6为本公开示例性实施例的单题讲解视频获取装置的结构框图。
[0021]图7为本公开示例性实施例的电子设备的架构示意图。
具体实施方式
[0022]下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例，相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。
[0023]应当理解，本公开的方法实施方式中记载的各个步骤可以按照不同的顺序执行，
和/或并行执行。此外，方法实施方式可以包括附加的步骤和/或省略执行示出的步骤。本公开的范围在此方面不受限制。
[0024]本文使用的术语“包括”及其变形是开放性包括，即“包括但不限于”。术语“基于”是“至少部分地基于”。术语“一个实施例”表示“至少一个实施例”；术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”；术语“一些实施例”表示“至少一些实施例”。其他术语的相关定义将在下文描述中给出。需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。
[0025]需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种视频切分方法，其特征在于，包括：根据目标视频中各图像帧对应的各时间戳与各图像特征执行视频切分，获得所述目标视频的多个视频片段；根据每一个视频片段中的各图像帧对应的各时间戳与各图像特征，确定每一个视频片段的片段特征和片段时间，并根据各视频片段对应的各片段时间，确定由按序排列的各视频片段构成的片段序列；根据所述片段序列中各视频片段对应的各片段特征、各片段时间，确定所述片段序列中的至少一个片段集合，其中，每一个片段集合由所述片段序列中连续的至少三个视频片段构成；根据所述片段序列中的至少一个片段集合，合并各视频片段中的至少一部分，并根据所述片段序列中各视频片段的合并结果，获得所述目标视频的各目标子视频。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据目标视频中各图像帧对应的各时间戳与各图像特征执行视频切分，获得所述目标视频的多个视频片段，包括：根据各图像帧对应的各时间戳，确定由按序排列的各图像帧构成的图像帧序列；根据各图像帧对应的各图像特征，计算所述图像帧序列中任意一个图像帧及与之相邻的前一帧图像帧之间的相似度，获得各图像帧对应的各相邻相似度值；根据各图像帧对应的各相邻相似度值，将相邻相似度值低于预设相邻相似度阈值的图像帧的时间戳确定为视频切分点；根据各视频切分点执行视频切分，获得所述目标视频的各视频片段。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，可通过以下方式确定各图像帧对应的各图像特征：针对各图像帧中的任意一个当前图像帧，识别所述当前图像帧中的对象信息，确定所述当前图像帧的文本区域和图片区域；识别所述当前图像帧的文本区域和图片区域，确定所述文本区域的文本特征和所述图片区域的图片特征；基于所述文本特征、所述图片特征，确定所述当前图像帧的图像特征。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据各图像帧对应的各图像特征，计算所述图像帧序列中任意一个图像帧及与之相邻的前一帧图像帧之间的相似度，获得各图像帧对应的各相邻相似度值，包括：将所述图像帧序列中的任意一个图像帧确定为当前图像帧，并将所述图像帧序列中位于所述当前图像帧的前一帧的图像帧确定为前续图像帧；根据所述当前图像帧的文本特征和所述前续图像帧的文本特征，确定所述当前图像帧的文本相似度值；根据所述当前图像帧的图片特征和所述前续图像帧的图片特征，确定所述当前图像帧的图片相似度值；根据所述文本相似度值和所述图片相似度值，确定所述当前图像帧的相邻相似度值。5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据每一个视频片段中的各图像帧对应的各时间戳与各图像特征，确定每一个视频片段的片段特征和片段时间，包括：
根据每一个视频片段中包含的各图像帧对应的各图像特征，确定每一个视频片段的片段特征；根据每一个视频片段中包含的各图像帧对应的各时间戳，确定每一个视频片段的片段开始时间和/或片段结束时间，并根据每一个视频片段的片段开始时间和/或片段结束时间，确定每一个视频片段的片段时间。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述片段集合的片段时长满足预设合并时长阈值，且所述片段集合的首尾相似度值满足预设合并相似度阈值；所述片段集合的片段时长，由构成所述片段集合的各视频片段中的起始片段和结束片段各自的片段时间所确定；所述片段集合的首尾相似度值，由构成所述片段集合的各视频片段中的起始片段和结束片段各自的片段特征所确定...

【专利技术属性】
技术研发人员：褚曼琳，陈博，冀志龙，
申请(专利权)人：北京世纪好未来教育科技有限公司，
类型：发明
国别省市：