一种基于数据智能与机器视觉的视频集锦自动生成方法

技术领域

本发明涉及视频集锦技术领域，具体为一种基于数据智能与机器视觉的视频集锦自动生成方法。

背景技术

数据智能应用是基于云计算，人工智能和大数据为基础的新一代软件应用，它和传统的软件应用有三大区别，一是云原生的，二是数据驱动的，三是人工智能嵌入的，作为数字化转型的一个方向，任何组织和企业的应用构建都将向着数据智能应用发展，它不是对传统的业务应用的一个颠覆，而是一种延申和进化，传统的业务管理型的应用继续存在，但他们承担的角色将更加聚焦于业务的逻辑和规则，数据智能应用则承担更多交互的角色，视频集锦多用到数据智能技术。

现有的马拉松视频集锦剪辑方法，通常是先通过人工方式定位裁剪选手精彩片段，或通过人脸识别定位画面，然后再合成相关集锦，这种方法人力成本非常高，耗时长，不够精确，不易于推广，只能面向小众群体定制集锦，为此，提出一种基于数据智能与机器视觉的视频集锦自动生成方法来解决上述问题。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于数据智能与机器视觉的视频集锦自动生成方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于数据智能与机器视觉的视频集锦自动生成方法，包括以下步骤：

S1、接入计时数据，准备集锦视频模板；

S2、5G多点拍摄传输马拉松视频并进行收录，收录完成后校准视频开始北京时间；

S3、通过选手计时点通过时间初步定位精彩片段位置帧；

S4、机器视觉分析步骤S3中的位置帧；

S5、该位置帧若含该选手，进行步骤S6；若不含该选手，位置帧向后偏移1s，进行步骤S4；若位置帧偏移N次后，仍未含该选手，则抛出异常，手动处理；

S6、根据定位好的帧位置前后截取该选手精彩片段；

S7、将片头片尾的固定片段、选手精彩片段按顺序合成该选手的视频集锦；

S8、视频集锦转码/添加背景音乐，形成最终视频集锦；

进一步优化本技术方案，所述步骤S1中，集锦视频主要包括片头、景观、片尾的固定片段及背景音乐。

进一步优化本技术方案，所述步骤S2中，5G多点(计时点)拍摄传输马拉松视频并进行收录，通过云端收录。

进一步优化本技术方案，所述步骤S3中，通过时间初步定位精彩片段位置帧中时间为北京时间。

进一步优化本技术方案，所述步骤S4中，机器视觉分析位置帧的步骤为：

S41、采用AI人脸识别，赛前采集选手人脸特征，建立人脸特征库；提取该帧人脸特征数据值与人脸特征库进行相似度比对，进而识别该帧含哪些选手；

S42、亦可采用号码牌识别，首先定位号码牌区域，预处理号码牌，然后对号码牌进行字符分割、字符识别，最终识别该号码牌，得出该帧含哪些选手。

进一步优化本技术方案，所述步骤S6中，根据定位好的帧位置前后自动帧剪辑选手精彩片段。

进一步优化本技术方案，所述步骤S7中，将片头片尾固定片段、选手精彩片段、背景音乐智能自动合成为选手视频集锦，并支持检索，浏览、下载等服务

与现有技术相比，本发明提供了一种基于数据智能与机器视觉的视频集锦自动生成方法，具备以下有益效果：

该基于数据智能与机器视觉的视频集锦自动生成方法，本方法通过大数据与机器视觉，参考选手通过计时点的精准时间实现了‘精确定位->帧剪辑->自动合成’分布式与自动化处理，极大降低了人工成本，减少了人为失误，提高了集锦生成的品质和时效性，增加了集锦传播的受众群体，同时也增强了该方法与服务的市场竞争力。

附图说明

图1为本发明提出的一种基于数据智能与机器视觉的视频集锦自动生成方法的流程示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明的实施例，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参考图1所示，本发明公开了一种基于数据智能与机器视觉的视频集锦自动生成方法，步骤为：接入计时数据，准备集锦视频模板，5G多点拍摄传输马拉松视频，云端收录，校准视频开始北京时间；通过计时点通过时间进行初步定位，机器视觉前后偏移辅助定位选手精彩片段；自动帧剪辑选手精彩片段；将片头片尾等固定片段、选手精彩片段、背景音乐智能自动合成为选手视频集锦，并支持检索，浏览、下载等服务。

一种基于数据智能与机器视觉的视频集锦自动生成方法，具体步骤为：

S1、准备集锦视频模板，片头、景观、片尾等固定片段及背景音乐；

S2、5G多点(计时点)拍摄传输马拉松视频并进行收录，收录完成后校准视频开始北京时间。

S3、通过选手计时点通过时间(北京时间)初步定位精彩片段位置帧。

S4、机器视觉分析该位置帧；

S41、采用AI人脸识别，赛前采集选手人脸特征，建立人脸特征库；提取该帧人脸特征数据值与人脸特征库进行相似度比对，进而识别该帧含哪些选手。

S41、亦可采用号码牌识别，首先定位号码牌区域，预处理号码牌，然后对号码牌进行字符分割、字符识别等，最终识别该号码牌，得出该帧含哪些选手。

S5、该位置帧若含该选手，进行步骤6；若不含该选手，位置帧向后偏移1s，进行步骤4；若位置帧偏移N次后，仍未含该选手，则抛出异常，手动处理。

S6、根据定位好的帧位置前后截取该选手精彩片段。

S7、将片头片尾等固定片段、选手精彩片段按顺序合成该选手的视频集锦。

S8、视频集锦转码/添加背景音乐等，形成最终视频集锦。

本发明的有益效果是：该基于数据智能与机器视觉的视频集锦自动生成方法，本方法通过大数据与机器视觉，参考选手通过计时点的精准时间实现了‘精确定位->帧剪辑->自动合成’分布式与自动化处理，极大降低了人工成本，减少了人为失误，提高了集锦生成的品质和时效性，增加了集锦传播的受众群体，同时也增强了该方法与服务的市场竞争力。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。