【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及视频处理，具体而言，涉及一种基于深度学习的视频智能自适应剪辑方法及系统。
技术介绍
1、在视频制作领域，视频剪辑是至关重要的一环，其质量直接影响着视频作品的最终呈现效果和受众体验。传统的视频剪辑方式主要依赖于剪辑师的人工操作，剪辑师需要凭借自身的经验、审美和对剪辑需求的理解，从大量的视频素材中挑选合适的镜头单元，并进行组合和时长分配。然而，上述方式存在诸多局限性。
2、一方面，人工剪辑的效率较低，面对海量的视频素材，剪辑师需要花费大量的时间和精力进行筛选和组合，尤其是在处理大规模视频项目时，上述低效率会严重影响项目的进度。另一方面，人工剪辑的结果容易受到剪辑师主观因素的影响，不同的剪辑师对于相同的剪辑需求和视频素材可能会产生截然不同的剪辑方案，导致剪辑结果的稳定性和一致性难以保证。此外，随着视频内容的不断丰富和多样化，以及观众对视频质量要求的日益提高，传统的剪辑方式难以满足快速、精准、个性化地生成高质量视频剪辑方案的需求。
技术实现思路
1、鉴于上述提及的问题，结...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习的视频智能自适应剪辑方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的视频智能自适应剪辑方法，其特征在于，所述建立待剪辑视频素材与预设剪辑需求的语义映射关系，生成剪辑需求映射结果，包括：
3.根据权利要求1所述的基于深度学习的视频智能自适应剪辑方法，其特征在于，所述基于剪辑需求映射结果对视频素材进行语义特征关联处理，得到视频素材的语义关联特征集合，包括：
4.根据权利要求1所述的基于深度学习的视频智能自适应剪辑方法，其特征在于，所述调用预训练的剪辑决策模型对语义关联特征集合进行剪辑策略匹配处...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的视频智能自适应剪辑方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的视频智能自适应剪辑方法，其特征在于，所述建立待剪辑视频素材与预设剪辑需求的语义映射关系，生成剪辑需求映射结果，包括：
3.根据权利要求1所述的基于深度学习的视频智能自适应剪辑方法，其特征在于，所述基于剪辑需求映射结果对视频素材进行语义特征关联处理，得到视频素材的语义关联特征集合，包括：
4.根据权利要求1所述的基于深度学习的视频智能自适应剪辑方法，其特征在于，所述调用预训练的剪辑决策模型对语义关联特征集合进行剪辑策略匹配处理，生成初步剪辑策略集合，包括：
5.根据权利要求4所述的基于深度学习的视频智能自适应剪辑方法，其特征在于，所述将语义关联特征集合中的每个镜头单元的关联特征输入剪辑决策模型的语义匹配模块，语义匹配模块提取关联特征中的内容语义特征分量，与预存的内容风格策略库中的策略特征进行匹配处理，得到每个镜头单元对应的内容风格匹配策略，包括：
6.根据权利要求4所述的基于深度学习的视频智能自适应剪辑方法，其特征在于，所述将语义关联特征集合中的每个镜头单元的关联特征输入剪辑决策模型的节奏调节模块，节奏调节模块提取关联特征中的节...
【专利技术属性】
技术研发人员：王冠，
申请(专利权)人：维迈科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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