[發明專利]音樂推薦方法、裝置、計算機設備和可讀存儲介質

在審

• 申請號: 202010904446.2
• 申請日: 2020-09-01
• 公開（公告）號: CN112182282A
• 公開（公告）日: 2021-01-05
• 發明（設計）人: 張瓊;俞駿燊
• 申請（專利權）人: 浙江大華技術股份有限公司
• 主分類號: G06F16/635
• 分類號: G06F16/635;G06K9/00
• 代理公司: 杭州華進聯浙知識產權代理有限公司 33250
• 代理人: 蔣豹

1.一種音樂推薦方法，其特征在于，包括：

獲取用戶視頻信息，所述用戶視頻信息包含人體；

對所述視頻信息進行人體關節點定位，根據所述視頻信息中關節點的位置信息，提取得到視頻特征信息；

將所述視頻特征信息輸入至場景識別模型，獲得場景信息；

根據所述場景信息獲取對應場景信息的音樂。

2.根據權利要求1所述的音樂推薦方法，其特征在于，所述將所述視頻特征信息輸入至場景識別模型，獲得場景信息包括：

根據所述視頻特征信息，獲得目標人體動作；

根據預設的人體動作與運動程度場景對應的映射關系，獲得與所述目標人體動作對應的包含人體運動程度信息的場景信息。

3.根據權利要求1所述的音樂推薦方法，其特征在于，對所述視頻信息進行人體關節點定位，根據所述視頻信息中關節點的位置信息，提取得到視頻特征信息包括：

獲取視頻信息中每一幀圖像的人體關節點的位置信息；

對每一幀圖像的人體關節點的位置信息，分別生成相應幀圖像的關節點坐標矩陣；

根據相鄰兩張幀圖像的關節點坐標矩陣，計算坐標變化量矩陣；

根據所述坐標變化量矩陣，得到視頻特征信息。

4.根據權利要求3所述的音樂推薦方法，其特征在于，所述根據所述坐標變化量矩陣，得到視頻特征信息包括：

將所述用戶視頻信息拆分為多個子視頻；

分別獲取每一個子視頻內相鄰兩幀圖像的坐標變化量矩陣；

根據每一個子視頻的坐標變化量矩陣，得到相應子視頻的距離變化量矩陣；

根據所有子視頻的所述距離變化量矩陣，得到視頻特征信息。

5.根據權利要求4所述的音樂推薦方法，其特征在于，所述根據所有子視頻的所述距離變化量矩陣，得到視頻特征信息包括：

對所述子視頻的所述距離變化量矩陣進行歸一化處理，獲得所述視頻特征信息。

6.根據權利要求4所述的音樂推薦方法，其特征在于，所述將所述視頻特征信息輸入至場景識別模型，獲得場景信息之前包括：

建立神經網絡，將視頻特征信息作為訓練集對神經網絡模型進行訓練，獲得場景識別模型，所述場景識別模型的輸入為視頻特征信息，輸出為場景信息。

7.根據權利要求1所述的音樂推薦方法，其特征在于，所述根據所述場景信息獲取對應場景信息的音樂包括：所述場景信息包括第一場景、第二場景以及第三場景；

根據所述第一場景，獲取與所述第一場景對應的第一音樂；

根據所述第二場景，獲取與所述第二場景對應的第二音樂；

根據所述第三場景，獲取與所述第三場景對應的第三音樂。

8.一種音樂推薦裝置，其特征在于，包括：

視頻獲取模塊，用于獲取用戶視頻信息，所述用戶視頻信息包含人體；

提取模塊，用于對所述視頻信息進行人體關節點定位，根據所述視頻信息中關節點的位置信息，提取得到視頻特征信息；

場景識別模塊，用于將所述視頻特征信息輸入至場景識別模型，獲得場景信息；

播放模塊，用于根據所述場景信息獲取對應場景信息的音樂。

9.一種計算機設備，包括存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時實現如權利要求1至7中任一項所述的音樂推薦方法。

10.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，該程序被處理器執行時實現如權利要求1至7中任一項所述的音樂推薦方法。