【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及视频处理，尤其涉及一种视频播放的相关性分析方法、系统、装置及存储介质。
技术介绍
1、公共场所大屏幕应用广泛，例如，车站或机场等场所应用大屏进行城市宣传或教育宣传，商场或酒店等进行广告播放等。但是，目前公共场所大屏幕播放视频后，无法有效将实时播放视频内容与观看人群进行相关性分析。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术实施例的目的是提供一种视频播放的相关性分析方法、系统、装置及存储介质，基于视频特征提供一种有效的视频播放与观看人群的相关性分析。
2、一方面，本专利技术实施例提供了一种视频播放的相关性分析方法，包括：
3、获取实时播放视频，将所述实时播放视频输入到训练好的第一视频分析模型，得到目标人群的特征序列；
4、获取实时观看人群视频，将所述实时观看人群视频输入到训练好的第二视频分析模型，得到观看人群的特征序列；
5、将所述目标人群的特征序列和所述观看人群的特征序列输入到相关性模型，得到按时间顺序排列的相关系数序列；所述相关性模型包括数值转换单元和计算单元；其中，
6、所述数值转换单元，用于将所述目标人群的特征序列转换成第一数值序列，以及将所述观看人群的特征序列转换成第二数值序列；
7、所述计算单元，用于根据所述第一数值序列和所述第二数值序列计算相关系数。
8、可选地，所述第一视频分析模型的训练过程包括：
9、获取播放视频样本；所述播放视频样本包括目标人群的特征标注；p>
10、将所述播放视频样本分成第一训练集和第一测试集；
11、根据所述第一训练集对所述第一视频分析模型进行训练，并根据所述第一测试集对所述第一视频分析模型进行测试，直至满足第一预设要求，确定所述第一视频分析模型的结构参数。
12、可选地，所述第二视频分析模型的训练过程包括：
13、获取观看人群视频样本，对所述观看人群视频样本进行预处理，得到有效观看人群样本；
14、将所述有效观看人群样本进行样本标注，得到有效观看人群的特征标注；
15、将所述观看人群视频样本和所述有效观看人群的特征标注分成第二训练集和第二测试集；
16、根据所述第二训练集对所述第二视频分析模型进行训练，并根据所述第二测试集对所述第二视频分析模型进行测试，直至满足第二预设要求，确定所述第二视频分析模型的结构参数。
17、可选地，所述将所述目标人群的特征序列转换成第一数值序列，具体包括：
18、根据播放视频确定若干个人群特征与数值的若干个关系对照表；
19、根据所述目标人群的特征序列和若干个所述关系对照表确定第一数值序列。
20、可选地，所述将所述观看人群的特征序列转换成第二数值序列，具体包括：
21、根据所述观看人群的特征序列和若干个所述关系对照表确定第二数值序列。
22、可选地，所述根据所述第一数值序列和所述第二数值序列计算相关系数，具体包括：
23、确定相关性计算公式；所述相关性计算公式包括皮尔逊相关系数计算公式；
24、根据所述第一数值序列、所述第二数值序列和所述相关性计算公式计算相关系数。
25、另一方面，本专利技术实施例提供了一种视频播放的相关性分析系统，包括：
26、第一模块，用于获取实时播放视频，将所述实时播放视频输入到训练好的第一视频分析模型，得到目标人群的特征序列；
27、第二模块，用于获取实时观看人群视频，将所述实时观看人群视频输入到训练好的第二视频分析模型，得到观看人群的特征序列；
28、第三模块，用于将所述目标人群的特征序列和所述观看人群的特征序列输入到相关性模型，得到按时间顺序排列的相关系数序列；所述相关性模型包括数值转换单元和计算单元；其中，
29、所述数值转换单元，用于将所述目标人群的特征序列转换成第一数值序列，以及将所述观看人群的特征序列转换成第二数值序列；
30、所述计算单元，用于根据所述第一数值序列和所述第二数值序列计算相关系数。
31、另一方面，本专利技术实施例提供了一种视频播放的相关性分析装置，包括：
32、至少一个处理器；
33、至少一个存储器，用于存储至少一个程序；
34、当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现上述的方法。
35、另一方面，本专利技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，其中存储有处理器可执行的程序，所述处理器可执行的程序在由处理器执行时用于执行上述的方法。
36、另一方面，本专利技术实施例提供了一种视频播放的相关性分析系统，包括视频播放设备、视频采集设备和计算机设备，所述计算机设备连接所述视频播放设备和所述视频采集设备；其中，
37、所述视频播放设备，用于播放视频；
38、所述视频采集设备，用于采集观看人群视频；
39、所述计算机设备包括：
40、至少一个处理器；
41、至少一个存储器，用于存储至少一个程序；
42、当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现上述的方法。
43、实施本专利技术实施例包括以下有益效果：首先，通过第一视频分析模型得到实时播放视频的目标人群的特征序列，并通过第二视频分析模型得到观看人群的特征序列，然后，相关性模型包括数值转换单元和计算单元，通过数值转换单元将目标人群的特征序列转换成第一数值序列以及将观看人群的特征序列转换成第二数值序列，通过计算单元计算第一数值序列和第二数值序列的相关系数，按照时间顺序将目标人群的特征序列和观看人群的特征序列输入到相关性模型，可以得到按时间顺序排列的相关系数序列，通过相关系数序列反馈视频播放与观看人群随时间的相关性特性，从而实现基于视频特征对视频播放与观看人群的相关性进行有效分析。
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1.一种视频播放的相关性分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的相关性分析方法，其特征在于，所述第一视频分析模型的训练过程包括：
3.根据权利要求1所述的相关性分析方法，其特征在于，所述第二视频分析模型的训练过程包括：
4.根据权利要求1所述的相关性分析方法，其特征在于，所述将所述目标人群的特征序列转换成第一数值序列，具体包括：
5.根据权利要求4所述的相关性分析方法，其特征在于，所述将所述观看人群的特征序列转换成第二数值序列，具体包括：
6.根据权利要求1所述的相关性分析方法，其特征在于，所述根据所述第一数值序列和所述第二数值序列计算相关系数，具体包括：
7.一种视频播放的相关性分析系统，其特征在于，包括：
8.一种视频播放的相关性分析装置，其特征在于，包括：
9.一种计算机可读存储介质，其中存储有处理器可执行的程序，其特征在于，所述处理器可执行的程序在由处理器执行时用于执行如权利要求1-6任一项所述的方法。
10.一种视频播放的相关性分析系统，其特征在于，
...【技术特征摘要】
1.一种视频播放的相关性分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的相关性分析方法，其特征在于，所述第一视频分析模型的训练过程包括：
3.根据权利要求1所述的相关性分析方法，其特征在于，所述第二视频分析模型的训练过程包括：
4.根据权利要求1所述的相关性分析方法，其特征在于，所述将所述目标人群的特征序列转换成第一数值序列，具体包括：
5.根据权利要求4所述的相关性分析方法，其特征在于，所述将所述观看人群的特征序列转换成第二数值序列，具体包括：
6.根据权利要求1所述的相关性分析方法，其特征在...
【专利技术属性】
技术研发人员：顾冬晨，
申请(专利权)人：天翼物联科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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