一种基于AI机器学习的视频制作系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了视频加工技术领域的一种基于AI机器学习的视频制作系统及方法，所述基于AI机器学习的视频制作系统，包括：视频片段数据采集模块，所述视频片段数据采集模块获取视频片段的排序信息和各所述视频片段的时长信息；视频灰度识别模块，所述视频灰度识别模块识别所述排序视频片段中的各所述视频片段的灰度值数据H；灰度调整速率测算模块，所述灰度调整速率测算模块确认各相邻所述视频片段画面切换时的灰度差值

【技术实现步骤摘要】
一种基于AI机器学习的视频制作系统及方法


[0001]本专利技术涉及视频加工
，特别是涉及一种基于AI机器学习的视频制作系统及方法。

技术介绍

[0002]视频制作是将图片、视频及背景音乐进行重新剪辑、整合、编排，从而生成一个新的视频文件的过程，不仅是对原素材的合成，也是对原有素材的再加工。
[0003]但本申请专利技术人在实现本申请实施例中专利技术技术方案的过程中，发现上述技术至少存在如下技术问题：
[0004]在进行合成视频的视频片段整理过程中，需要手动的逐一将视频片段添加至对应排序位置，导致视频片段排序繁琐；由于前后两组视频片段灰度值存在差异性，当相邻两组视频灰度值差异较大时，容易导致在合成视频后视频片段切换时，视觉跳跃性较大。
[0005]基于此，本专利技术设计了一种基于AI机器学习的视频制作系统及方法，以解决上述问题。

技术实现思路

[0006]为了解决目前
技术介绍
提及的视频片段合成排序整理效率低、由于前后视频灰度值差异大导致合成视频视觉跳跃性大的技术问题，本专利技术的目的是提供一种基于A本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于AI机器学习的视频制作系统，其特征在于，包括：视频片段数据采集模块，所述视频片段数据采集模块获取视频片段的排序信息和各所述视频片段的时长信息；视频灰度识别模块，所述视频灰度识别模块识别所述排序视频片段中的各所述视频片段的灰度值数据H；灰度调整速率测算模块，所述灰度调整速率测算模块确认各相邻所述视频片段画面切换时的灰度差值
△
H，根据所述视频片段的所述时长信息计算得出相邻两组所述视频片段总时长的平均值t，计算出所述视频片段灰度的调整速率v＝
△
H/t；灰度调节模块，所述灰度调节模块控制在上一组所述视频片段时长到达中值时，根据所述调整速率v连续调整相邻两组视频片段至下一组所述视频片段灰度值达到最大值；以及连续控制处理模块，所述连续控制处理模块对连续的相邻所述视频片段依次通过所述视频片段数据采集模块、视频灰度识别模块、灰度调整速率测算模块和灰度调节模块处理，直至完成所述排序视频片段的制作。2.根据权利要求1所述的一种基于AI机器学习的视频制作系统，其特征在于，所述视频片段数据采集模块包括：片段顺序采集模块，所述片段顺序采集模块采集筛选后的视频片段的排序信息；以及片段时长采集模块，所述片段时长采集模块擦剂各所述视频片段的播放时长数据。3.根据权利要求2所述的一种基于AI机器学习的视频制作系统，其特征在于，所述片段顺序采集模块包括：视频片段筛选模块，所述视频片段筛选模块根据获取的关键元素信息过滤出与所述关键元素相对应的视频片段；片段编号模块，所述片段编号模块根据播放排序对所述视频片段进行分别编号；以及排序控制模块，所述排序控制模块控制将编号完成后的视频片段按照编号顺序进行重新排序。4.根据权利要求1所述的一种基于AI机器学习的视频制作系统，其特征在于，所述视频灰度识别模块包括：图像识别模块，所述图像识别模块控制对各所述视频片段每一帧的图像中的灰度值进行计算；以及灰度值计算模块，所述灰度值计算模块控制对得到的所有图像灰度值的平均值进行计算。5.根据权利要求1所述的一种基于AI机器学习的视频制作系统，其特征在于，所述灰度调整速率测算模块包括：调整速率测算模块，所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：安明，
申请(专利权)人：上海明殿文化传播有限公司，
类型：发明
国别省市：