一種視頻數(shù)據(jù)切分模型的訓(xùn)練、視頻數(shù)據(jù)切分方法和裝置的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及視頻數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種視頻數(shù)據(jù)切分模型的生成方法、一種基于視頻數(shù)據(jù)切分模型的視頻數(shù)據(jù)切分方法、一種視頻數(shù)據(jù)切分模型的訓(xùn)練裝置和一種基于視頻數(shù)據(jù)切分模型的視頻數(shù)據(jù)切分裝置。
【背景技術(shù)】
[0002]近年來，隨著互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展，網(wǎng)上的信息量急劇增加，其中包含了大量的視頻數(shù)據(jù)，例如，新聞視頻、綜藝類節(jié)目等等。
[0003]由于許多視頻數(shù)據(jù)都是一個大的整體，里面包含多個段落，例如，在一個完整的新聞視頻中，往往包括了多則新聞片段。
[0004]因此，往往需要對視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行切分，以獲得所包含的段落。
[0005]現(xiàn)在諸如新聞視頻的切分等都是基于依賴人工進(jìn)行的，即人工判斷切分的位置，這往往需要人工瀏覽視頻的每一幀，工作量巨大，耗費(fèi)大量的時間、人力成本。
[0006]由于在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中視頻數(shù)量的在高速增長中，人工切分視頻數(shù)據(jù)的方式在時間和人力成本上越來越高，以至于無法承受。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0007]鑒于上述問題，提出了本發(fā)明實(shí)施例以便提供一種克服上述問題或者至少部分地解決上述問題的一種視頻數(shù)據(jù)切分模型的生成方法、一種基于視頻數(shù)據(jù)切分模型的視頻數(shù)據(jù)切分方法和相應(yīng)的一種視頻數(shù)據(jù)切分模型的訓(xùn)練裝置、一種基于視頻數(shù)據(jù)切分模型的視頻數(shù)據(jù)切分。
[0008]為了解決上述問題，本發(fā)明實(shí)施例公開了一種視頻數(shù)據(jù)切分模型的生成方法，包括:
[0009]對第一視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行視頻特征檢測，以獲得一個或多個第一視頻特征向量信息；
[0010]采用所述一個或多個第一視頻特征向量信息進(jìn)行訓(xùn)練，以獲得視頻數(shù)據(jù)切分模型；
[0011]采用所述視頻數(shù)據(jù)切分模型對所述第一視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行切分，以獲得切分結(jié)果；
[0012]根據(jù)所述切分結(jié)果判斷所述視頻數(shù)據(jù)切分模型是否滿足預(yù)設(shè)的驗(yàn)證條件；
[0013]若是，則輸出所述視頻數(shù)據(jù)切分模型；若否，則重新執(zhí)行采用所述一個或多個第一視頻特征向量信息進(jìn)行訓(xùn)練，以獲得視頻數(shù)據(jù)切分模型的步驟。
[0014]優(yōu)選地，所述對第一視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行視頻特征檢測，以獲得一個或多個第一視頻特征向量信息的步驟包括:
[0015]對第一視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行視頻特征檢測，以獲得一個或多個第一切分特征值；
[0016]按照所述一個或多個第一切分特征值對第一視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行向量化處理，以獲得第一視頻特征向量信息。
[0017]優(yōu)選地，所述對第一視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行視頻特征檢測，以獲得一個或多個第一切分特征值的步驟包括:
[0018]對第一視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行語音活動檢測、鏡頭邊界檢測、標(biāo)題檢測、人物檢測、文本檢測中的一種或多種視頻特征檢測，以獲得第一靜音點(diǎn)、第一鏡頭邊界、第一標(biāo)題信息、第一人物對象、內(nèi)容相同或相似的第一目標(biāo)文本信息中的一種或多種第一切分特征值；
[0019]其中，所述第一文本信息為對第一視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行語音識別所獲得的文本信息。
[0020]優(yōu)選地，所述采用所述視頻數(shù)據(jù)切分模型對所述第一視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行切分，以獲得切分結(jié)果的步驟包括:
[0021]采用所述視頻數(shù)據(jù)切分模型對所述第一視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行切分，獲得多個第一視頻子數(shù)據(jù)；
[0022]將所述多個第一視頻子數(shù)據(jù)與樣本視頻子數(shù)據(jù)進(jìn)行對比，以確定所述多個第一視頻子數(shù)據(jù)切分正確或切分錯誤；所述樣本視頻子數(shù)據(jù)為對所述第一視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行切分獲得視頻數(shù)據(jù)。
[0023]優(yōu)選地，所述樣本視頻子數(shù)據(jù)為對所述第一視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行正確切分所獲得的視頻數(shù)據(jù)；
[0024]所述驗(yàn)證條件包括針對所述第一視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行切分，切分的準(zhǔn)確率超過準(zhǔn)確率閾值，和/或，切分的召回率超過召回率閾值。
[0025]優(yōu)選地，所述第一視頻數(shù)據(jù)具有第一視頻數(shù)據(jù)標(biāo)識；所述方法還包括:
[0026]對第一視頻數(shù)據(jù)標(biāo)識、輸出的視頻數(shù)據(jù)切分模型、視頻特征檢測的方式建立映射關(guān)系;
[0027]其中，所述第一視頻數(shù)據(jù)標(biāo)識包括節(jié)目ID，和/或，電視臺ID與時間區(qū)段ID的集入口 ο
[0028]本發(fā)明實(shí)施例還公開了一種基于視頻數(shù)據(jù)切分模型的視頻數(shù)據(jù)切分方法，包括:
[0029]獲取第二視頻數(shù)據(jù)的第二視頻數(shù)據(jù)標(biāo)識；
[0030]查找所述第二視頻數(shù)據(jù)標(biāo)識對應(yīng)的視頻數(shù)據(jù)切分模型和視頻特征檢測的方式；
[0031]按照所述視頻特征檢測的方式對所述第二視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行視頻特征檢測，以獲得一個或多個第二視頻特征向量信息；
[0032]將所述一個或多個第二視頻特征向量信息輸入至所述視頻數(shù)據(jù)切分模型中；
[0033]采用所述視頻數(shù)據(jù)切分模型對所述第二視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行切分。
[0034]優(yōu)選地，所述視頻數(shù)據(jù)切分模型通過如下方式訓(xùn)練:
[0035]對第一視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行視頻特征檢測，以獲得一個或多個第一視頻特征向量信息；
[0036]采用所述一個或多個第一視頻特征向量信息進(jìn)行訓(xùn)練，以獲得視頻數(shù)據(jù)切分模型；
[0037]采用所述視頻數(shù)據(jù)切分模型對所述第一視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行切分，以獲得切分結(jié)果；
[0038]根據(jù)所述切分結(jié)果判斷所述視頻數(shù)據(jù)切分模型是否滿足預(yù)設(shè)的驗(yàn)證條件；
[0039]若是，則輸出所述視頻數(shù)據(jù)切分模型；若否，則重新執(zhí)行采用所述一個或多個第一視頻特征向量信息進(jìn)行訓(xùn)練，以獲得視頻數(shù)據(jù)切分模型的步驟。
[0040]優(yōu)選地，所述按照所述視頻特征檢測的方式對所述第二視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行視頻特征檢測，以獲得一個或多個第二視頻特征向量信息的步驟包括:
[0041]按照所述視頻特征檢測的方式對第二視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行視頻特征檢測，以獲得一個或多個第二切分特征值；
[0042]按照所述一個或多個第二切分特征值對第二視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行向量化處理，以獲得第二視頻特征向量信息。
[0043]優(yōu)選地，所述按照所述視頻特征檢測的方式對第二視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行視頻特征檢測，以獲得一個或多個第二切分特征值的步驟包括:
[0044]對第二視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行語音活動檢測、鏡頭邊界檢測、標(biāo)題檢測、人物檢測、文本檢測中的一種或多種視頻特征檢測，以獲得第二靜音點(diǎn)、第二鏡頭邊界、第二標(biāo)題信息、第二人物對象、內(nèi)容相同或相似的第二目標(biāo)文本信息中的一種或多種第二切分特征值；
[0045]其中，所述第二文本信息為對第二視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行語音識別所獲得的文本信息。
[0046]優(yōu)選地，所述第二視頻數(shù)據(jù)標(biāo)識包括節(jié)目ID，和/或，電視臺ID與時間區(qū)段ID的
口 O
[0047]本發(fā)明實(shí)施例還公開了一種視頻數(shù)據(jù)切分模型的生成裝置，包括:
[0048]第一視頻特征檢測模塊，用于對第一視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行視頻特征檢測，以獲得一個或多個第一視頻特征向量信息；
[0049]視頻數(shù)據(jù)切分模型訓(xùn)練模塊，用于采用所述一個或多個第一視頻特征向量信息進(jìn)行訓(xùn)練，以獲得視頻數(shù)據(jù)切分模型；
[0050]第一視頻數(shù)據(jù)切分模塊，用于采用所述視頻數(shù)據(jù)切分模型對所述第一視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行切分，以獲得切分結(jié)果；
[0051]驗(yàn)證條件判斷模塊，用于根據(jù)所述切分結(jié)果判斷所述視頻數(shù)據(jù)切分模型是否滿足預(yù)設(shè)的驗(yàn)證條件；若是，則調(diào)用視頻數(shù)據(jù)切分模型輸出模塊，若否，則重新調(diào)用視頻數(shù)據(jù)切分模型訓(xùn)練模塊；
[0052]視頻數(shù)據(jù)切分模型輸出模塊，用于輸出所述視頻數(shù)據(jù)切分模型。
[0053]優(yōu)選地，所述第一視頻特征檢測模塊包括:
[0054]第一切分特征值獲得子模塊，用于對第一視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行視頻特征檢測，以獲得一個或多個第一切分特征值；
[0055]第一向量化處理子模塊，用于按照所述一個或多個第一切分特征值對第一視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行向量化處理，以獲得第一視頻特征向量信息。
[0056]優(yōu)選地，所述第一切分特征值獲得子模塊包括:
[0057]第一綜合檢測子模塊，用于對第一視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行語音活動檢測、鏡頭邊界檢測、標(biāo)題檢測、人物檢測、文本檢測中的一種或多種視頻特征檢測，以獲得第一靜音點(diǎn)、第一鏡頭邊界、第一標(biāo)題信息、第一人物對象、內(nèi)容相同或相似的第一目標(biāo)文本信息中的一種或多種第一切分特征值；
[0058]其中，所述第一文本信息為對第一視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行語音識別所獲得的文本信息。
[0059]優(yōu)選地，所述第一視頻數(shù)據(jù)切分模塊包括:
[0060]第一視頻子數(shù)據(jù)獲得子模塊，用于采用所述視頻數(shù)據(jù)切分模型對所述第一視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行切分，獲得多個第一視頻子數(shù)據(jù)；
[0061]對比子模塊，用于將所述多個第一視頻子數(shù)據(jù)與樣本視頻子數(shù)據(jù)進(jìn)行對比，以確定所述多個第一視頻子數(shù)據(jù)切分正確或切分錯誤；所述樣本視頻子數(shù)據(jù)為對所述第一視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行切分獲得視頻數(shù)據(jù)。
[0062]優(yōu)選地，所述樣本視頻子數(shù)據(jù)為對所述第一視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行正確切分所獲得的視頻數(shù)據(jù)；
[0063]所述驗(yàn)證條件包括針對所述第一視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行切分，切分的準(zhǔn)確率超過準(zhǔn)確率閾值，和/或，切分的召回率超過召回率閾值。
[0064]優(yōu)選地，所述第一視頻數(shù)據(jù)具有第一視頻數(shù)據(jù)標(biāo)識；所述裝置還包括:
[0065]映射關(guān)系建立模塊，用于對第一視頻數(shù)據(jù)標(biāo)識、輸出的視頻數(shù)據(jù)切分模型、視頻特征檢測的方式建立映射關(guān)系；
[0066]其中，所述第一視頻數(shù)據(jù)標(biāo)識包括節(jié)目ID，和/或，電視臺ID與時間區(qū)段ID的集入口 ο
[0067]本發(fā)明實(shí)施例還公開了一種基于視頻數(shù)據(jù)切分模型的視頻數(shù)據(jù)切分裝置，包括:
[0068]獲取模塊，用于獲取第二視頻數(shù)據(jù)的第二視頻數(shù)據(jù)標(biāo)識；
[0069]查找模塊，用于查找所述第二視頻數(shù)據(jù)標(biāo)識對應(yīng)的視頻數(shù)據(jù)切分模型和視頻特征檢測的方式；
[0070]第二視頻特征檢測模塊，用于按照所述視頻特征檢測的方式對所述第二視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行視頻特征檢測，以獲得一個或多個第二視頻特征向量信息；
[0071]輸入模塊，用于將所述一個或多個第二視頻特征向量信息輸入至所述視頻數(shù)據(jù)切分模型中；
[0072]第二視頻數(shù)據(jù)切分模塊，用于采用所述視頻數(shù)據(jù)切分模型對所述第二視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行切分。
[0073]優(yōu)選地，所述視頻數(shù)據(jù)切分模型通過調(diào)用如下模塊訓(xùn)練:
[0074]第一視頻特征檢測模塊，用于對第一視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行視頻特征檢測，以獲得一個或多個第一視頻特征向量信息；
[0075]視頻數(shù)據(jù)切分模型訓(xùn)練模塊，用于采用所述一個或多個第一視頻特征向量信息進(jìn)行訓(xùn)練，以獲得視頻數(shù)據(jù)切分模型；
[0076]第一視頻數(shù)據(jù)切分模塊，用于采用所述視頻數(shù)據(jù)切分模型對所述第一視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行切分，以獲得切分結(jié)果；<