[發明專利]一種基于大數據挖掘的視頻內容解構方法和系統

在審

• 申請號: 202011128599.9
• 申請日: 2020-10-20
• 公開（公告）號: CN112214638A
• 公開（公告）日: 2021-01-12
• 發明（設計）人: 羅貝爾;李俊俊;譚麗莎
• 申請（專利權）人: 湖南快樂陽光互動娛樂傳媒有限公司
• 主分類號: G06F16/71
• 分類號: G06F16/71;G06F16/73;G06F16/74;G06F16/75;G06F16/36
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 錢娜

本發明公開了一種基于大數據挖掘的視頻內容解構方法和系統，方法包括：采集目標視頻的多維數據，通過樣本數據對多維數據進行清洗，得到清洗后的數據；對清洗后的數據進行模型化分析處理，得到目標視頻的視頻內容分析結果。本發明能夠通過數據算法模型直接挖掘視頻關鍵信息元素，并通過圖片識別對片段進行深度理解，最終自動形成細分片段內容的解構與分析，保證了整個過程全自動化處理，進而在節省大量人力成本的同時，也保證了視頻分析結論的客觀性、多維性和科學性。

技術領域

本發明涉及大數據挖掘技術領域，尤其涉及一種基于大數據挖掘的視頻內容解構方法和系統。

背景技術

視頻內容解構技術，是視頻類網站在大數據、人工智能等技術逐漸興起后，逐漸應用于內容分析的一種方法?，F有的視頻內容解構技術大致如下：

第一步是視頻的精細化切分。一個高質量的影視劇視頻里面會包含很多人工編輯的元素或者痕跡，例如，鏡頭拼接的邊界、場景的邊界，片頭、片尾、背景音樂等等，首先需要把視頻進行拆分，找到視頻中人工編輯或添加的視頻元素。

第二步是對視頻做了精細化切分之后，會對切分出的視頻片段進行理解和自動標注，并對部分內容做視頻級別的標注。

第三步是基于對數據的充分理解和標注，在內容生成方面做了部分嘗試，包括生成各種Thumbnails(照相機緩存文件)，找到視頻非常精彩的地方，合成視頻摘要，亦或用AI(Artificial?Intelligence，人工智能)算法生成一些音樂、頭像等內容。

綜上所述，現有的視頻內容解構技術，還需要人工和技術進行組合處理。

因此，在對視頻內容進行解構時，如何降低人力成本，提高節目制作的效率和質量，是一項亟待解決的問題。

發明內容

有鑒于此，本發明提供了一種基于大數據挖掘的視頻內容解構方法，能夠通過數據算法模型直接挖掘視頻關鍵信息元素，并通過圖片識別對片段進行深度理解，最終自動形成細分片段內容的解構與分析，保證了整個過程全自動化處理，進而在節省大量人力成本的同時，也保證了視頻分析結論的客觀性、多維性和科學性。

本發明提供了一種基于大數據挖掘的視頻內容解構方法，包括：

采集目標視頻的多維數據；

通過樣本數據對所述多維數據進行清洗，得到清洗后的數據；

對所述清洗后的數據進行模型化分析處理，得到所述目標視頻的視頻內容分析結果。

優選地，所述采集目標視頻的多維數據包括：

通過圖像識別和語義識別，獲取視頻元素數據；

通過播放器數據埋點，獲取用戶播放行為數據；

通過對媒資庫數據的字段進行處理，獲取媒資屬性數據。

優選地，所述通過樣本數據對所述多維數據進行清洗，得到清洗后的數據，包括：

通過樣本數據對所述多維數據進行數據完整性校驗、數據規范性校驗和數據安全性校驗，得到校驗后的數據；

將所述校驗后的數據存儲至數據倉庫；

對存儲至所述數據倉庫中的數據進行數據業務邏輯校驗。

優選地，所述對所述清洗后的數據進行模型化分析處理，得到所述目標視頻的視頻內容分析結果，包括：

對所述清洗后的數據進行元素抽取，得到元素抽取結果；

對所述清洗后的數據進行指標擬合，得到指標擬合結果；

對所述清洗后的數據進行分類，得到分類結果；