[发明专利]一种基于人工智能的一种视频自动准确切割方法及其应用

说明书

本发明公开了基于人工智能的一种视频自动准确切割方法，通过运用人工智能识别技术，先将视频进行初次影像、音频切割，随后将多种算法的结合综合应用，通过综合处理数据，对视频中的人物、场景、动作、视频内容等信息进行分析，根据视频中显示的不同内容，实现视频自动切割分段，准确率可以达到99％。而且提高了视频自动切割的速率，可以保留图像更多的动态范围。可以让影片的画质、颜色都达到最佳级别。而且借助计算机主机得以实现；所述计算机主机至少包括固态硬盘，固态硬盘具有防护涂层，保证固态磁盘内的组件可以实现稳定固定，保证视频自动切割系统的运行稳定性，协同促进视频自动切割的精度率和速率。

技术领域

本发明涉及的是视频处理领域，H04N21/44，尤其涉及一种基于人工智能的一种视频自动准确切割方法及其应用。

背景技术

视频是现代人们生活、学习、娱乐的主要方式之一，有时会需要对现有视频进行切割处理，如新闻截取、视频录制中的脱敏处理，其中视频切割技术则尤为重要。目前，视频切割技术主要是通过人工打点标记添加切割点实现视频切割，但这样的工作量大，耗费时间和人力。而现在兴起的智能视频切割技术主要是通过图像识别或语音识别技术对视频中的视容或者视频中的人物进行智能识别处理，进而实现了视频的切割处理，提高了工作效率，但是由于视频的复杂性，其识别效果差。

专利CN201811536818.X公开了一种视频切割方法、装置、计算机设备和存储介质，通过将视频数据中的影像数据和音频数据分别输入打点行为识别模型和打点语音识别模型中，得到打点识别结果并添加切割点标识，完成视频数据流的切割处理，该过程不需要人工进行打点操作，提高了视频切割的处理效率。专利CN202010281326.1提供了一种利用视频内容进行视频切割的方法、系统、介质及智能设备，通过对录像视频的音频进行特征提取判断其是否受损，去除嘈杂的背景音，或者将图像特征数据与人声数据进行拟合，使说话者的声音更加突出，解决了现有视频剪辑效率低、视频质量差等问题。视频切割识别的准确度较差，多种算法综合应用较难，准确度只有40～50％。

发明内容

为了解决上述问题，本发明的第一方面提供了一种基于人工智能的一种视频自动准确切割方法，包括以下步骤：

S1.导入录制视频素材，提取待识别视频数据10；

所述待识别视频数据10包括影像数据101、音频数据102、图像数据103、文本数据104。

S2.将视频数据10输入预设的智能识别模块20中，将视频自动切割分段为视频子集。

所述S2将视频数据输入预设的智能识别模块20中，将视频自动切割分段为视频子集，具体包括如下步骤：

S201.将影像数据101、图像数据103输入到预设的影像识别模块201中进行分析，自动添加切割点，并将视频自动切割分段为视频子集1；

S202.将音频数据102、文本数据104输入到预设的音频识别模块202中进行分析，自动添加切割点，并将视频自动切割分段为视频子集2；

S203.将自动切割分段份视频子集1和视频子集2输入到综合数据处理模块203中进行分析，自动添加切割点，并将视频自动切割分段为视频子集3。

所述影像识别模块201包括人脸识别单元2011、转场帧识别单元2012、场景识别单元 2013、视频比对单元2014、动作识别单元2015。通过影像识别模块201，可以将视频中特定场景和镜头切割出来，如：开车镜头、拥抱镜头、机场、公交站、会议等，分镜头切割，实现画面的精确切割。

所述音频识别模块202包括：语音识别单元2021、语义分析单元202。通过音频识别模块，进行语音、语义分析，得到合适的切割点，避免断句错误的问题。