[發明專利]一種視頻播放方法、裝置和存儲介質

有效

• 申請號: 202010033943.X
• 申請日: 2020-01-13
• 公開（公告）號: CN111209440B
• 公開（公告）日: 2023-04-14
• 發明（設計）人: 艾立超
• 申請（專利權）人: 深圳市雅閱科技有限公司
• 主分類號: G06F16/783
• 分類號: G06F16/783;G06F16/78;G06F16/74;G06F16/735
• 代理公司: 深圳翼盛智成知識產權事務所(普通合伙) 44300
• 代理人: 蔡艾瑩

1.一種視頻播放方法，其特征在于，包括：

在當前播放模式下播放目標視頻時，獲取所述目標視頻的待播放視頻片段，所述待播放視頻片段的內容包括視頻內容，所述視頻內容包括至少一張視頻幀；

從所述視頻內容的視頻幀中確定采樣幀；

根據所述采樣幀以及所述采樣幀的相鄰視頻幀，提取所述視頻內容中像素的運動信息，得到所述視頻內容對應的光流序列；

根據預設動作識別網絡模型的空間流卷積神經網絡對所述采樣幀進行卷積運算，提取所述視頻內容的畫面元素特征信息；

根據預設動作識別網絡模型的時間流卷積神經網絡對光流信息進行卷積運算，提取所述視頻內容的運動特征信息，基于所述畫面元素特征信息與所述運動特征信息得到所述視頻內容的特征信息；

根據所述特征信息，確定所述待播放視頻片段中對象的動作類型；

根據所述動作類型，對所述待播放視頻片段進行分類，得到所述待播放視頻片段的目標視頻片段類型；

基于所述目標視頻片段類型，確定所述當前播放模式下，所述待播放視頻片段對應的控制等級；

根據所述控制等級，控制所述待播放視頻片段的播放。

2.如權利要求1所述的視頻播放方法，其特征在于，所述根據所述特征信息，確定所述待播放視頻片段中對象的動作類型，包括：

基于所述預設動作識別網絡模型的空間流卷積神經網絡，對所述畫面元素特征信息進行全連接運算，得到第一類型概率信息；

基于所述預設動作識別網絡模型的時間流卷積神經網絡，對所述運動特征信息進行全連接運算，得到第二類型概率信息；

將所述第一類型概率信息和所述第二類型概率信息進行融合，得到所述待播放視頻片段中的對象的動作類型。

3.如權利要求1所述的視頻播放方法，其特征在于，所述根據所述動作類型，對所述待播放視頻片段進行分類，得到所述待播放視頻片段的目標視頻片段類型，還包括：

對所述待播放視頻片段的音頻內容進行識別，得到所述音頻內容對應的文本信息；

根據當前播放模式所需控制播放的敏感詞集合，對所述文本信息進行識別，得到音頻識別結果；

根據所述音頻識別結果和所述動作類型，對所述待播放視頻片段進行分類，得到所述目標視頻片段類型。

4.如權利要求3所述的視頻播放方法，其特征在于，所述根據當前播放模式所需控制播放的敏感詞集合，對所述文本信息進行識別，得到音頻識別結果，包括：

當所述文本信息在所述敏感詞集合中具有匹配的敏感詞時，獲取所述敏感詞的屬性；

根據所述敏感詞的屬性，獲取所述音頻識別結果。

5.如權利要求1所述的視頻播放方法，其特征在于，在所述對所述待播放視頻片段進行分類，得到所述待播放視頻片段的目標視頻片段類型之后，還包括：

根據所述待播放視頻片段對應的目標視頻片段類型，生成所述目標視頻的類型標記；

基于所述類型標記，對所述目標視頻進行標記，得到標記后的目標視頻。

6.如權利要求5所述的視頻播放方法，其特征在于，所述對所述待播放視頻片段進行分類，得到所述待播放視頻片段的目標視頻片段類型，包括：

當所述目標視頻為所述標記后的目標視頻時，根據所述類型標記，確定所述待播放視頻片段的目標視頻片段類型。

7.如權利要求1所述的視頻播放方法，其特征在于，所述控制等級包括允許播放等級，所述根據所述控制等級，控制所述待播放視頻片段的播放，包括：

當所述控制等級為允許播放等級時，播放所述待播放視頻片段。