【技術實現步驟摘要】
本申請涉及數據處理，尤其涉及一種視頻的封面圖像生成方法、裝置、設備和存儲介質。
技術介紹
1、現階段，視頻網站通常展示視頻的封面圖像吸引用戶注意力和用戶關注度，使得用戶對視頻產生興趣和期待。
2、相關技術中，一般是針對視頻生成靜態封面圖像，并針對視頻展示靜態封面圖像。
3、但是，靜態封面圖像具有局限性，無法表達傳遞視頻的豐富重要內容，無法充分吸引用戶注意力和用戶關注度，降低用戶對視頻的興趣和期待。
技術實現思路
1、有鑒于此，本申請實施例提供一種視頻的封面圖像生成方法、裝置、設備和存儲介質，生成的封面圖像能夠表達、傳遞目標視頻的豐富重要內容，針對視頻展示封面圖像能夠充分吸引用戶注意力和用戶關注度，從而提高用戶對目標視頻的興趣和期待。
2、一方面，本申請實施例提供了一種視頻的封面圖像方法，所述方法包括：
3、對目標視頻進行片段切分獲得多個視頻片段；每個視頻片段中相鄰幀視頻圖像之間的圖像相似度大于第一相似度；
4、通過動作識別模型對所述每個視頻片段進行動作識別，獲得所述每個視頻片段的動作識別類別和動作識別分數；
5、根據所述每個視頻片段的動作識別類別和動作識別分數，對所述多個視頻片段進行片段篩選獲得第一片段；所述第一片段的動作識別類別匹配預設動作類別，所述第一片段的動作識別分數大于預設動作分數；
6、對所述第一片段進行封面生成，獲得所述目標視頻的動態封面圖像。
7、可選的，所述目標視頻中相鄰
8、根據所述第一視頻圖像和所述第二視頻圖像之間的圖像相似度，對所述目標視頻進行片段切分獲得所述多個視頻片段。
9、可選的，所述根據所述第一視頻圖像和所述第二視頻圖像之間的圖像相似度，對所述目標視頻進行片段切分獲得所述多個視頻片段，包括：
10、若所述第一視頻圖像和所述第二視頻圖像之間的圖像相似度小于或等于所述第一相似度，根據所述第一視頻圖像和所述第二視頻圖像之間的視頻時間點，確定所述目標視頻的片段切分點；
11、根據所述片段切分點對所述目標視頻進行片段切分，獲得所述多個視頻片段。
12、可選的，所述根據所述每個視頻片段的動作識別類別和動作識別分數，對所述多個視頻片段進行片段篩選獲得第一片段，包括：
13、根據所述每個視頻片段的動作識別類別，篩選所述多個視頻片段中所述動作識別類別匹配所述預設動作類別的視頻片段為候選片段；
14、根據每個候選片段的動作識別分數，篩選所述候選片段中所述動作識別分數大于所述預設動作分數的候選片段為所述第一片段。
15、可選的，所述動作識別模型的獲得步驟，包括：
16、獲取樣本視頻、所述樣本視頻的動作類別標簽和動作分數標簽；所述動作分數標簽表征所述樣本視頻的動作清晰度和動作表現力；
17、通過初始識別模型對所述樣本視頻進行動作識別，獲得所述樣本視頻的動作預測類別和動作預測分數；
18、根據所述動作預測類別與所述動作類別標簽之間的差異、以及所述動作預測分數與所述動作分數標簽之間的差異，對所述初始識別模型進行模型訓練獲得所述動作識別模型。
19、可選的，所述對所述第一片段進行封面生成，獲得所述目標視頻的動態封面圖像，包括：
20、根據所述第一片段中相鄰幀視頻圖像之間的圖像相似度，對所述第一片段進行片段裁剪獲得第二片段；所述第二片段中相鄰幀視頻圖像之間的圖像相似度大于第二相似度，所述第二相似度大于所述第一相似度；
21、對所述第二片段進行封面生成，獲得所述動態封面圖像。
22、可選的，所述第二片段的視頻時長大于預設時長，所述預設時長小于所述第一片段的視頻時長。
23、另一方面，本申請實施例提供了一種視頻的封面圖像生成裝置，所述裝置包括：切分單元、識別單元、篩選單元和生成單元；
24、所述切分單元，用于對所述目標視頻進行片段切分獲得多個視頻片段；每個視頻片段中相鄰幀視頻圖像之間的圖像相似度大于第一相似度；
25、所述識別單元，用于通過動作識別模型對所述每個視頻片段進行動作識別，獲得所述每個視頻片段的動作識別類別和動作識別分數；
26、所述篩選單元，用于根據所述每個視頻片段的動作識別類別和動作識別分數，對所述多個視頻片段進行片段篩選獲得第一片段；所述第一片段的動作識別類別匹配預設動作類別，所述第一片段的動作識別分數大于預設動作分數；
27、所述生成單元，用于對所述第一片段進行封面生成，獲得所述目標視頻的動態封面圖像。
28、可選的，所述目標視頻中相鄰幀視頻圖像包括第一視頻圖像和第二視頻圖像；所述切分單元，用于：
29、根據所述第一視頻圖像的像素平均值和像素方差、所述第二視頻圖像的像素平均值和像素方差、以及所述第一視頻圖像和所述第二視頻圖像的像素協方差，對所述第一視頻圖像和所述第二視頻圖像進行相似度計算，獲得所述第一視頻圖像和所述第二視頻圖像之間的圖像相似度；
30、根據所述第一視頻圖像和所述第二視頻圖像之間的圖像相似度，對所述目標視頻進行片段切分獲得所述多個視頻片段。
31、可選的，所述切分單元，用于：
32、若所述第一視頻圖像和所述第二視頻圖像之間的圖像相似度小于或等于所述第一相似度，根據所述第一視頻圖像和所述第二視頻圖像之間的視頻時間點，確定所述目標視頻的片段切分點；
33、根據所述片段切分點對所述目標視頻進行片段切分，獲得所述多個視頻片段。
34、可選的，所述篩選單元，用于：
35、根據所述每個視頻片段的動作識別類別，篩選所述多個視頻片段中所述動作識別類別匹配所述預設動作類別的視頻片段為候選片段；
36、根據每個候選片段的動作識別分數，篩選所述候選片段中所述動作識別分數大于所述預設動作分數的候選片段為所述第一片段。
37、可選的，所述裝置還包括：訓練單元；
38、所述訓練單元，用于：
39、獲取樣本視頻、所述樣本視頻的動作類別標簽和動作分數標簽；所述動作分數標簽表征所述樣本視頻的動作清晰度和動作表現力；
40、通過初始識別模型對所述樣本視頻進行動作識別，獲得所述樣本視頻的動作預測類別和動作預測分數；
41、根據所述動作預測類別與所述動作類別標簽之間的差異、以及所述動作預測分數與所述動作分數標簽之間的差異，對所述初始識別模型進行模型訓練獲得所述動作識別模型。
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【技術保護點】
1.一種視頻的封面圖像生成方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述目標視頻中相鄰幀視頻圖像包括第一視頻圖像和第二視頻圖像；所述對目標視頻進行片段切分獲得多個視頻片段，包括：
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據所述第一視頻圖像和所述第二視頻圖像之間的圖像相似度，對所述目標視頻進行片段切分獲得所述多個視頻片段，包括：
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述每個視頻片段的動作識別類別和動作識別分數，對所述多個視頻片段進行片段篩選獲得第一片段，包括：
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述動作識別模型的獲得步驟，包括：
6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述第一片段進行封面生成，獲得所述目標視頻的動態封面圖像，包括：
7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述第二片段的視頻時長大于預設時長，所述預設時長小于所述第一片段的視頻時長。
8.一種視頻的封面圖像生成裝置，其特征在于，包括：切分單元、識別單元、篩選單元和生成單
9.一種計算機設備，其特征在于，所述計算機設備包括處理器以及存儲器：
10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質用于存儲計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時用于實現權利要求1-7任一項所述的方法。
...【技術特征摘要】
1.一種視頻的封面圖像生成方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述目標視頻中相鄰幀視頻圖像包括第一視頻圖像和第二視頻圖像；所述對目標視頻進行片段切分獲得多個視頻片段，包括：
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據所述第一視頻圖像和所述第二視頻圖像之間的圖像相似度，對所述目標視頻進行片段切分獲得所述多個視頻片段，包括：
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述每個視頻片段的動作識別類別和動作識別分數，對所述多個視頻片段進行片段篩選獲得第一片段，包括：
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述動作識別模型的獲得...
【專利技術屬性】
技術研發人員：寧本德，
申請(專利權)人：北京奇藝世紀科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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