一种花絮视频剪辑方法及系统

摘要

本发明涉及一种花絮视频剪辑方法及系统，该方法通过获取影视内容源文件，确定源文件中用于视频剪辑的内容元素，并根据内容元素，标识看点标签，并对所述看点标签，按时间戳打点；根据故事场景切换的时间戳，确定每个故事场景的开始时间及结束时间；根据所述开始时间及结束时间，对所述源文件进行视频截取；根据故事场景中的演员，对截取后的视频文件进行拼接；打乱拼接后的视频文件的时间顺序，生成精彩花絮，从而实现了影视作品的花絮视频的自动化生成，提升了花絮视频的运营编辑效率，减少了人力投入，用户体验度好、满意度高。

说明书

技术领域

本发明涉及视频剪辑技术领域，具体涉及一种花絮视频剪辑方法及系统。

背景技术

花絮是关于影片或MV拍摄过程的有趣的东西，帮助观看者更好地了解影片的制作过程，包括导演评论、演员感受、场景搭建、删减片段、特效制作等。

现阶段视频业务内容投放具备大量的、多类型的节目资源，对于运营工作来讲影片未上线前的推广、预告需要人工进行花絮剪辑。

现阶段的影视节目花絮剪辑均为后期人工编辑校准，根据运营人员对节目内容的理解进行截取编辑。这种运营方式需要对运营人员的综合素质有一定要求，需要运营人员掌握内容相关脉络进行重点概括。这种传统方式对人工依赖较大，工作效率较低。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种花絮视频剪辑方法及系统，以解决现有技术中人工花絮视频剪辑，人工依赖较大、工作效率低的问题。

为实现以上目的，本发明采用如下技术方案：

一种花絮视频剪辑方法，包括：

获取影视内容源文件，并确定所述源文件中用于视频剪辑的内容元素；

根据所述内容元素，标识看点标签；

对所述看点标签，按时间戳打点；

根据故事场景切换的时间戳，确定每个故事场景的开始时间及结束时间；

根据所述开始时间及结束时间，对所述源文件进行视频截取；

根据故事场景中的演员，对截取后的视频文件进行拼接；

打乱拼接后的视频文件的时间顺序，生成精彩花絮。

优选地，所述获取影视内容源文件后，还包括：解析所述源文件的基本属性；

所述源文件的基本属性，至少包括：

文件名、文件格式、文件时长、文件大小。

优选地，所述确定所述源文件中用于视频剪辑的内容元素，具体为：

通过机器学习算法，构建图像识别及语言识别模型；

基于所述图像识别及语言识别模型，解析所述源文件中的内容元素。

优选地，所述内容元素，包括：

故事场景、事件、人物、台词。

优选地，所述看点标签，包括：

场景特征、事件特征、人物特征、台词特征。

另外，本发明还提出了一种花絮视频剪辑系统，包括：

获取模块，用于获取影视内容源文件，并确定所述源文件中用于视频剪辑的内容元素；

标识模块，用于根据所述内容元素，标识看点标签；

打点模块，用于对所述看点标签，按时间戳打点；

确定模块，用于根据故事场景切换的时间戳，确定每个故事场景的开始时间及结束时间；

截取模块，用于根据所述开始时间及结束时间，对所述源文件进行视频截取；

拼接模块，用于根据故事场景中的演员，对截取后的视频文件进行拼接；

生成模块，用于打乱拼接后的视频文件的时间顺序，生成精彩花絮。

优选地，所述获取影视内容源文件后，还包括：解析所述源文件的基本属性；

所述源文件的基本属性，至少包括：

文件名、文件格式、文件时长、文件大小。

优选地，所述确定所述源文件中用于视频剪辑的内容元素，具体为：

通过机器学习算法，构建图像识别及语言识别模型；

基于所述图像识别及语言识别模型，解析所述源文件中的内容元素。

优选地，所述内容元素，包括：

故事场景、事件、人物、台词。

优选地，所述看点标签，包括：

场景特征、事件特征、人物特征、台词特征。

本发明采用以上技术方案，至少具备以下有益效果：

通过获取影视内容源文件，确定源文件中用于视频剪辑的内容元素，并根据内容元素，标识看点标签，并对所述看点标签，按时间戳打点；根据故事场景切换的时间戳，确定每个故事场景的开始时间及结束时间；根据所述开始时间及结束时间，对所述源文件进行视频截取；根据故事场景中的演员，对截取后的视频文件进行拼接；打乱拼接后的视频文件的时间顺序，生成精彩花絮，从而实现了影视作品的花絮视频的自动化生成，提升了花絮视频的运营编辑效率，减少了人力投入，用户体验度好、满意度高。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明一实施例提供的一种花絮视频剪辑方法的流程图；

图2为本发明一实施例提供的一种花絮视频剪辑系统的示意框图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将对本发明的技术方案进行详细的描述。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的前提下所得到的所有其它实施方式，都属于本发明所保护的范围。

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

参见图1，本发明一实施例提供的一种花絮视频剪辑方法，包括：

步骤S11、获取影视内容源文件，并确定所述源文件中用于视频剪辑的内容元素；

步骤S12、根据所述内容元素，标识看点标签；

步骤S13、对所述看点标签，按时间戳打点；

步骤S14、根据故事场景切换的时间戳，确定每个故事场景的开始时间及结束时间；

步骤S15、根据所述开始时间及结束时间，对所述源文件进行视频截取；

步骤S16、根据故事场景中的演员，对截取后的视频文件进行拼接；

步骤S17、打乱拼接后的视频文件的时间顺序，生成精彩花絮。

可以理解的是，本实施例提供的技术方案，通过获取影视内容源文件，确定源文件中用于视频剪辑的内容元素，并根据内容元素，标识看点标签，并对所述看点标签，按时间戳打点；根据故事场景切换的时间戳，确定每个故事场景的开始时间及结束时间；根据所述开始时间及结束时间，对所述源文件进行视频截取；根据故事场景中的演员，对截取后的视频文件进行拼接；打乱拼接后的视频文件的时间顺序，生成精彩花絮，从而实现了影视作品的花絮视频的自动化生成，提升了花絮视频的运营编辑效率，减少了人力投入，用户体验度好、满意度高。

优选地，所述获取影视内容源文件后，还包括：解析所述源文件的基本属性；

所述源文件的基本属性，至少包括：

文件名、文件格式、文件时长、文件大小。

例如，影视文件《西虹市首富》的基本属性，文件格式为：MP4，码率为1080P、大小为3.2G等。

优选地，所述确定所述源文件中用于视频剪辑的内容元素，具体为：

通过机器学习算法，构建图像识别及语言识别模型；

基于所述图像识别及语言识别模型，解析所述源文件中的内容元素。

优选地，所述内容元素，包括：

故事场景、事件、人物、台词。

优选地，所述看点标签，包括：

场景特征、事件特征、人物特征、台词特征。

看点标签，例如：

场景特征：饭局；

事件特征：拒绝假球；

人物特征：守门员、沈腾；

台词特征：展示、搞笑。

另外，参见图2，本发明一实施例提供的一种花絮视频剪辑系统100，包括：

获取模块101，用于获取影视内容源文件，并确定所述源文件中用于视频剪辑的内容元素；

标识模块102，用于根据所述内容元素，标识看点标签；

打点模块103，用于对所述看点标签，按时间戳打点；

确定模块104，用于根据故事场景切换的时间戳，确定每个故事场景的开始时间及结束时间；

截取模块105，用于根据所述开始时间及结束时间，对所述源文件进行视频截取；

拼接模块106，用于根据故事场景中的演员，对截取后的视频文件进行拼接；

生成模块107，用于打乱拼接后的视频文件的时间顺序，生成精彩花絮。

可以理解的是，本实施例提供的技术方案，通过获取影视内容源文件，确定源文件中用于视频剪辑的内容元素，并根据内容元素，标识看点标签，并对所述看点标签，按时间戳打点；根据故事场景切换的时间戳，确定每个故事场景的开始时间及结束时间；根据所述开始时间及结束时间，对所述源文件进行视频截取；根据故事场景中的演员，对截取后的视频文件进行拼接；打乱拼接后的视频文件的时间顺序，生成精彩花絮，从而实现了影视作品的花絮视频的自动化生成，提升了花絮视频的运营编辑效率，减少了人力投入，用户体验度好、满意度高。

优选地，所述获取影视内容源文件后，还包括：解析所述源文件的基本属性；

所述源文件的基本属性，至少包括：

文件名、文件格式、文件时长、文件大小。

优选地，所述确定所述源文件中用于视频剪辑的内容元素，具体为：

通过机器学习算法，构建图像识别及语言识别模型；

基于所述图像识别及语言识别模型，解析所述源文件中的内容元素。

优选地，所述内容元素，包括：

故事场景、事件、人物、台词。

优选地，所述看点标签，包括：

场景特征、事件特征、人物特征、台词特征。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。术语“多个”指两个或两个以上，除非另有明确的限定。