本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及圖像互換格式圖片的生成方法及裝置。

背景技術(shù)：

隨著信息網(wǎng)絡(luò)的普及，視頻直播業(yè)務(wù)迅速崛起，成為互聯(lián)網(wǎng)最火爆的業(yè)務(wù)之一。用戶觀看直播業(yè)務(wù)時只能看到當(dāng)前直播，有部分直播提供錄播回放，但是直播時間一般較長，用戶很難找到好看、精華的片段，并且在進(jìn)行直播推送時，簡單的根據(jù)點擊率進(jìn)行推送，很難滿足用戶的需求。總之，現(xiàn)有視頻直播業(yè)務(wù)缺少高效的推送手段。

gif(graphicsinterchangeformat，圖像互換格式)圖片是流行的分享媒介，通過gif圖片可以提高視頻直播業(yè)務(wù)的推送效率，吸引更多的用戶進(jìn)行觀看。但是現(xiàn)有技術(shù)中人工將視頻直播業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)換為gif圖片，需要工作人員觀看大量的視頻直播業(yè)務(wù)，工作量大，視頻轉(zhuǎn)換為gif圖片的效率低。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明實施例的目的在于提供一種圖像互換格式圖片的生成方法及裝置，以實現(xiàn)視頻亮點自動生成圖像互換格式圖片，提高了視頻直播業(yè)務(wù)的亮點轉(zhuǎn)換為gif圖片的效率。具體技術(shù)方案如下：

一種圖像互換格式圖片的生成方法，包括：

獲取視頻中的關(guān)鍵數(shù)據(jù)，其中，所述關(guān)鍵數(shù)據(jù)標(biāo)識所述視頻的播放特征和/或所述視頻的觀眾參與情況；

根據(jù)所述關(guān)鍵數(shù)據(jù)，獲取所述視頻的至少一個視頻段；

選取至少一個所述視頻段轉(zhuǎn)換為圖像互換格式圖片。

可選的，所述關(guān)鍵數(shù)據(jù)，包括：

所述視頻中圖像的視覺特征、所述視頻中聲音的語音特征、彈幕數(shù)隨時間的變化、觀看人數(shù)隨時間的變化及禮物數(shù)隨時間的變化中的一種或多種。

可選的，所述根據(jù)所述關(guān)鍵數(shù)據(jù)，獲取所述視頻的至少一個視頻段，包括：

根據(jù)彈幕數(shù)隨時間的變化、觀看人數(shù)隨時間的變化及禮物數(shù)隨時間的變化，計算綜合增長率，其中，所述綜合增長率標(biāo)識彈幕數(shù)、觀看人數(shù)及禮物數(shù)的增長速率；

截取大于預(yù)設(shè)增長閾值的綜合增長率所對應(yīng)的視頻段。

可選的，所述根據(jù)所述關(guān)鍵數(shù)據(jù)，獲取所述視頻的至少一個視頻段，包括：

對所述關(guān)鍵數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，與預(yù)設(shè)的識別特征進(jìn)行比較，確定待提取的視頻段，其中，所述識別特征為從預(yù)設(shè)的亮點視頻段中提取的特征；

在所述視頻中截取所述待提取的視頻段。

可選的，所述選取至少一個所述視頻段轉(zhuǎn)換為圖像互換格式圖片，包括：

根據(jù)所述關(guān)鍵數(shù)據(jù)，分別為每段所述視頻段進(jìn)行評分，得到亮點評分；

根據(jù)所述亮點評分，選取至少一個所述視頻段轉(zhuǎn)換為圖像互換格式圖片。

可選的，所述根據(jù)所述關(guān)鍵數(shù)據(jù)，分別為每段所述視頻段進(jìn)行評分，得到亮點評分，包括：

根據(jù)彈幕數(shù)隨時間的變化、觀看人數(shù)隨時間的變化及禮物數(shù)隨時間的變化，計算所述亮點評分。

可選的，所述根據(jù)所述關(guān)鍵數(shù)據(jù)，分別為每段所述視頻段進(jìn)行評分，得到亮點評分，包括：

利用預(yù)設(shè)的打分算法，分別對每段所述視頻段對應(yīng)的關(guān)鍵數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并計算每段所述視頻段的評分，得到亮點評分。

可選的，所述根據(jù)所述亮點評分，選取至少一個所述視頻段轉(zhuǎn)換為圖像互換格式圖片，包括：

選取所述亮點評分最高的視頻段，作為亮點段；

根據(jù)所述亮點段的時長，提取所述亮點段的視頻幀；

根據(jù)所述亮點段的視頻幀，生成所述圖像互換格式圖片。

一種圖像互換格式圖片的生成裝置，包括：

數(shù)據(jù)獲取模塊，用于獲取視頻中的關(guān)鍵數(shù)據(jù)，其中，所述關(guān)鍵數(shù)據(jù)標(biāo)識所述視頻的播放特征和/或所述視頻的觀眾參與情況；

視頻段提取模塊，用于根據(jù)所述關(guān)鍵數(shù)據(jù)，獲取所述視頻的至少一個視頻段；

圖片生成模塊，用于選取至少一個所述視頻段轉(zhuǎn)換為圖像互換格式圖片。

可選的，所述數(shù)據(jù)獲取模塊獲取的所述關(guān)鍵數(shù)據(jù)，包括：

所述視頻中圖像的視覺特征、所述視頻中聲音的語音特征、彈幕數(shù)隨時間的變化、觀看人數(shù)隨時間的變化及禮物數(shù)隨時間的變化中的一種或多種。

可選的，所述視頻段提取模塊，包括：

第一計算子模塊，用于根據(jù)彈幕數(shù)隨時間的變化、觀看人數(shù)隨時間的變化及禮物數(shù)隨時間的變化，計算綜合增長率，其中，所述綜合增長率標(biāo)識彈幕數(shù)、觀看人數(shù)及禮物數(shù)的增長速率；

第一截取子模塊，用于截取大于預(yù)設(shè)增長閾值的綜合增長率所對應(yīng)的視頻段。

可選的，所述視頻段提取模塊，包括：

第二計算子模塊，用于對所述關(guān)鍵數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，與預(yù)設(shè)的識別特征進(jìn)行比較，確定待提取的視頻段，其中，所述識別特征為從預(yù)設(shè)的亮點視頻段中提取的特征；

第二截取子模塊，用于在所述視頻中截取所述待提取的視頻段。

可選的，所述圖片生成模塊，包括：

第一評分子模塊，用于根據(jù)所述關(guān)鍵數(shù)據(jù)，分別為每段所述視頻段進(jìn)行評分，得到亮點評分；

第一轉(zhuǎn)換子模塊，用于根據(jù)所述亮點評分，選取至少一個所述視頻段轉(zhuǎn)換為圖像互換格式圖片。

可選的，所述第一評分子模塊，包括：

第一計算單元，用于根據(jù)彈幕數(shù)隨時間的變化、觀看人數(shù)隨時間的變化及禮物數(shù)隨時間的變化，計算所述亮點評分。

可選的，所述第一評分子模塊，包括：

第二計算單元，用于利用預(yù)設(shè)的打分算法，分別對每段所述視頻段對應(yīng)的關(guān)鍵數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并計算每段所述視頻段的評分，得到亮點評分。

可選的，所述第一轉(zhuǎn)換子模塊，包括：

亮點段選取單元，用于選取所述亮點評分最高的視頻段，作為亮點段；

視頻幀提取單元，用于根據(jù)所述亮點段的時長，提取所述亮點段的視頻幀；

互換格式圖片生成單元，用于根據(jù)所述亮點段的視頻幀，生成所述圖像互換格式圖片。

本發(fā)明實施例提供的圖像互換格式圖片的生成方法及裝置，根據(jù)關(guān)鍵數(shù)據(jù)，獲取視頻的至少一個視頻段，并為每段視頻段進(jìn)行評分，根據(jù)評分選取至少一個視頻段轉(zhuǎn)換為圖像互換格式圖片，可以實現(xiàn)視頻自動生成圖像互換格式圖片，提高了視頻轉(zhuǎn)換為gif圖片的效率。當(dāng)然，實施本發(fā)明的任一產(chǎn)品或方法并不一定需要同時達(dá)到以上所述的所有優(yōu)點。

附圖說明

為了更清楚地說明本發(fā)明實施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對實施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。

圖1為本發(fā)明實施例的圖像互換格式圖片的生成方法的流程示意圖；

圖2為本發(fā)明實施例的圖像互換格式圖片的生成裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實施方式

下面將結(jié)合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本發(fā)明中的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。

gif(graphicsinterchangeformat，圖像互換格式)圖片是流行的分享媒介，通過gif圖片可以提高視頻直播業(yè)務(wù)的推送效率，吸引更多的用戶進(jìn)行觀看。本發(fā)明實施例提供了一種圖像互換格式圖片的生成方法，包括：

s101，獲取視頻中的關(guān)鍵數(shù)據(jù)，其中，關(guān)鍵數(shù)據(jù)標(biāo)識視頻的播放特征和/或視頻的觀眾參與情況。

圖像互換格式圖片的生成裝置獲取待轉(zhuǎn)換的視頻中的關(guān)鍵數(shù)據(jù)，視頻中的關(guān)鍵數(shù)據(jù)標(biāo)識了視頻的播放特征和/或視頻的觀眾參與情況，視頻的播放特征可以包括聲音的波形、圖像的色彩及圖像的紋理，觀眾參與情況可以包括觀看人數(shù)、彈幕數(shù)及禮物數(shù)。

圖像互換格式圖片的生成裝置可以為一種設(shè)備，包括：處理器、存儲器、通信接口和總線；處理器、存儲器和通信接口通過總線連接并完成相互間的通信；存儲器存儲可執(zhí)行程序代碼；處理器通過讀取存儲器中存儲的可執(zhí)行程序代碼來運行與可執(zhí)行程序代碼對應(yīng)的程序，以用于執(zhí)行圖像互換格式圖片的生成方法。

圖像互換格式圖片的生成裝置還可以為一種應(yīng)用于服務(wù)器的應(yīng)用程序，用于在運行時執(zhí)行圖像互換格式圖片的生成方法。

圖像互換格式圖片的生成裝置還可以為一種應(yīng)用于服務(wù)器的存儲介質(zhì)，用于存儲可執(zhí)行代碼，可執(zhí)行代碼用于執(zhí)行圖像互換格式圖片的生成方法。

s102，根據(jù)關(guān)鍵數(shù)據(jù)，獲取視頻的至少一個視頻段。

具體的，根據(jù)關(guān)鍵數(shù)據(jù)中彈幕數(shù)隨時間的變化、觀看人數(shù)隨時間的變化及禮物數(shù)隨時間的變化計算綜合增長率，其中，綜合增長率標(biāo)識彈幕數(shù)、觀看人數(shù)及禮物數(shù)的增長速率。截取大于預(yù)設(shè)增長閾值的綜合增長率所對應(yīng)的視頻段。

可選的，計算綜合增長率包括：

步驟一，根據(jù)關(guān)鍵數(shù)據(jù)中彈幕數(shù)隨時間的變化、觀看人數(shù)隨時間的變化及禮物數(shù)隨時間的變化，分別計算每個預(yù)設(shè)時段內(nèi)彈幕增長率、觀看人數(shù)增長率及禮物數(shù)增長率。

預(yù)設(shè)時段根據(jù)圖像互換格式圖片的生成裝置的計算能力及視頻段的實際選取要求進(jìn)行設(shè)定，例如預(yù)設(shè)時段為1秒或更長，再比如預(yù)設(shè)時段為3秒或更長。計算每個預(yù)設(shè)時段內(nèi)彈幕增長率、觀看人數(shù)增長率及禮物數(shù)增長率，可以為計算當(dāng)前預(yù)設(shè)時段相對于、與當(dāng)前預(yù)設(shè)時段相鄰的上一預(yù)設(shè)時段的三種增長率，也可以選擇任一預(yù)設(shè)時段為基準(zhǔn)時段，分別計算每個預(yù)設(shè)時段相比于基準(zhǔn)時段的三種增長率。

步驟二，根據(jù)彈幕增長率、觀看人數(shù)增長率及禮物數(shù)增長率計算綜合增長率。

例如根據(jù)公式a×pb+b×pp+c×pg＝pc，計算綜合增長率，其中，pb為彈幕增長率，pp為觀看人數(shù)增長率，pg為禮物數(shù)增長率，pc為綜合增長率，a、b及c均為預(yù)設(shè)的比例系數(shù)，根據(jù)實際情況自由設(shè)定，例如a為0.3，b為0.3，c為0.4。

相應(yīng)的，預(yù)設(shè)增長閾值的設(shè)定根據(jù)綜合增長率的計算方式進(jìn)行設(shè)定，例如將預(yù)設(shè)增長閾值設(shè)定為0.45。

s103，選取至少一個視頻段轉(zhuǎn)換為圖像互換格式圖片。

在獲取的所有視頻段中，選取至少一個視頻段轉(zhuǎn)換為圖像互換格式圖片。選取至少一個視頻段，可以為在所有的視頻段中隨機(jī)選取，也可以為按照一定的規(guī)則進(jìn)行選取，例如根據(jù)綜合增長率的大小進(jìn)行選取，或?qū)γ總€視頻段分別進(jìn)行打分，并根據(jù)打分進(jìn)行選取。選取視頻段后還需要將選取的視頻段轉(zhuǎn)化為gif圖片，選取視頻段中的視頻幀制作gif圖片。

在本發(fā)明實施例中，根據(jù)關(guān)鍵數(shù)據(jù)，獲取視頻的至少一個視頻段，并選取至少一個視頻段轉(zhuǎn)換為圖像互換格式圖片，實現(xiàn)了視頻亮點自動生成圖像互換格式圖片，提高了視頻的亮點轉(zhuǎn)換為gif圖片的效率。

可選的，在本發(fā)明實施例的圖像互換格式圖片的生成方法中，關(guān)鍵數(shù)據(jù)，包括：

視頻中圖像的視覺特征、視頻中聲音的語音特征、彈幕數(shù)隨時間的變化、觀看人數(shù)隨時間的變化及禮物數(shù)隨時間的變化中的一種或多種。

在本發(fā)明實施例中，給出了關(guān)鍵數(shù)據(jù)的具體內(nèi)容，根據(jù)上述內(nèi)容獲取視頻段，所獲取的視頻段能夠體現(xiàn)出視頻的亮點所在。

可選的，根據(jù)關(guān)鍵數(shù)據(jù)，獲取視頻的至少一個視頻段，包括：

步驟一，對關(guān)鍵數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，與預(yù)設(shè)的識別特征進(jìn)行比較，確定待提取的視頻段，其中，識別特征為從預(yù)設(shè)的亮點視頻段中提取的特征。

利用預(yù)先根據(jù)亮點視頻段訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對關(guān)鍵數(shù)據(jù)與識別特征進(jìn)行比較，確定待提取的視頻段，其中，亮點視頻段為已經(jīng)確認(rèn)包含精華片段的視頻段。

預(yù)先根據(jù)亮點視頻段訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以為在監(jiān)督式學(xué)習(xí)下進(jìn)行建立的。建立以圖像識別及音頻識別為目標(biāo)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，輸入包含亮點的視頻段進(jìn)行監(jiān)督式學(xué)習(xí)，以確定包含亮點的視頻段的識別特征，該識別特征可以包含圖像紋理的識別特征、圖像顏色的識別特征及聲音的識別特征中的至少一種，當(dāng)然在機(jī)器學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練的過程中還可以加入觀看人數(shù)、彈幕數(shù)及禮物數(shù)等信息，以增加包含亮點的視頻段的識別度。利用預(yù)先根據(jù)亮點視頻段訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對關(guān)鍵數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，確定待轉(zhuǎn)換的視頻中包含亮點的視頻段。

步驟二，在視頻中截取待提取的視頻段。

根據(jù)上述步驟一中確定的視頻段，在待轉(zhuǎn)換的視頻中進(jìn)行相應(yīng)的截取。

在本發(fā)明實施例中，利用預(yù)先根據(jù)亮點視頻段訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，確定待提取的視頻段，并進(jìn)行提取，相比于僅根據(jù)觀看人數(shù)、彈幕數(shù)及禮物數(shù)進(jìn)行視頻段的提取，適用范圍更廣。

可選的，選取至少一個視頻段轉(zhuǎn)換為圖像互換格式圖片，包括：

步驟一，根據(jù)關(guān)鍵數(shù)據(jù)，分別為每段視頻段進(jìn)行評分，得到亮點評分。

根據(jù)每段視頻段各自對應(yīng)的關(guān)鍵數(shù)據(jù)，分別為每個視頻段進(jìn)行評分。

具體的，根據(jù)彈幕數(shù)隨時間的變化、觀看人數(shù)隨時間的變化及禮物數(shù)隨時間的變化，計算亮點評分。

根據(jù)彈幕數(shù)隨時間的變化、觀看人數(shù)隨時間的變化及禮物數(shù)隨時間的變化，分別計算每個視頻段內(nèi)彈幕增長率、觀看人數(shù)增長率及禮物數(shù)增長率。計算每段視頻段的彈幕增長率、觀看人數(shù)增長率及禮物數(shù)增長率，可以選擇任一視頻段為基準(zhǔn)視頻段，分別計算每段視頻段相比于基準(zhǔn)視頻段的彈幕增長率、觀看人數(shù)增長率及禮物數(shù)增長率。

根據(jù)彈幕增長率、觀看人數(shù)增長率及禮物數(shù)增長率計算亮點評分。

例如根據(jù)公式d×pb+e×pp+f×pg＝score，計算綜合增長率，其中，pb為彈幕增長率，pp為觀看人數(shù)增長率，pg為禮物數(shù)增長率，score為亮點評分，d、e及f均為預(yù)設(shè)的比例系數(shù)，根據(jù)實際情況自由設(shè)定，例如d為30，e為30，f為40。

步驟二，根據(jù)亮點評分，選取至少一個視頻段轉(zhuǎn)換為圖像互換格式圖片。

可以選取亮點評分最高的一個視頻段進(jìn)行g(shù)if圖片的轉(zhuǎn)換，選取亮點評分最高的視頻段，最能體現(xiàn)出視頻的亮點；也可以為選取n個(n為大于1的整數(shù))相鄰的評分較高(此處的評分較高可以為n個相鄰的視頻段中，每段視頻段的亮點評分均不低于最高亮點評分的70％)的視頻段進(jìn)行g(shù)if圖片的轉(zhuǎn)換，這樣可以增加gif圖片的內(nèi)容，從而增加用戶對視頻內(nèi)容的了解；還可以為選取前n個分?jǐn)?shù)最高的視頻段(根據(jù)亮點評分的大小，將亮點評分進(jìn)行降序排列，前n個分?jǐn)?shù)最高的視頻段即為排序為前n個的亮點評分所對應(yīng)的視頻段)進(jìn)行g(shù)if圖片的轉(zhuǎn)換，選取分?jǐn)?shù)最高的前n個視頻段，能夠更好的體現(xiàn)出視頻的各種亮點所在；當(dāng)然還可以選取m個(m為正整數(shù))相鄰的視頻段進(jìn)行g(shù)if圖片的轉(zhuǎn)換，其中，每個視頻段的評分均需要高于預(yù)設(shè)的亮點閾值，且m大于預(yù)設(shè)的第一段數(shù)閾值，亮點閾值根據(jù)評分規(guī)則進(jìn)行設(shè)定，例如亮點閾值設(shè)置為60或更大，第一段數(shù)閾值根據(jù)每段視頻段的時長進(jìn)行設(shè)定，例如第一段數(shù)閾值設(shè)置為3或更大。為了防止轉(zhuǎn)換后的gif圖片過大，還可以設(shè)定第二段數(shù)閾值，規(guī)定m及n均不超過第二段數(shù)閾值，第二段數(shù)閾值同樣根據(jù)每段視頻段的時長進(jìn)行設(shè)定，例如第二段數(shù)閾值設(shè)置為10或更大。

在本發(fā)明實施例中，對每段視頻段進(jìn)行評分，根據(jù)評分選取至少一個視頻段轉(zhuǎn)換為圖像互換格式圖片，轉(zhuǎn)換后的圖像互換格式的圖片更能夠體現(xiàn)出視頻的亮點。

可選的，根據(jù)關(guān)鍵數(shù)據(jù)，分別為每段視頻段進(jìn)行評分，得到亮點評分，包括：

利用預(yù)設(shè)的打分算法，分別對每段視頻段對應(yīng)的關(guān)鍵數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并計算每段視頻段的評分，得到亮點評分。

預(yù)設(shè)的打分算法可以為利用預(yù)先根據(jù)視頻段評分訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。預(yù)先根據(jù)視頻段評分訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以為在監(jiān)督式學(xué)習(xí)下進(jìn)行建立的。建立以圖像識別及音頻識別為目標(biāo)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，輸入包含亮點的視頻段及與該視頻段對應(yīng)的專家打分進(jìn)行監(jiān)督式學(xué)習(xí)，以確定視頻段的識別特征與專家打分的關(guān)系，該識別特征與專家打分的關(guān)系可以包含圖像紋理的識別特征與專家打分的關(guān)系、圖像顏色的識別特征與專家打分的關(guān)系及聲音的識別特征與專家打分的關(guān)系中的至少一種。

在根據(jù)視頻段評分訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練的過程中還可以加入觀看人數(shù)、彈幕數(shù)及禮物數(shù)等信息，以增加視頻段的識別特征與專家打分的關(guān)系的對應(yīng)程度。提取彈幕的內(nèi)容，對彈幕內(nèi)容進(jìn)行分詞，每個詞語各自對應(yīng)一個彈幕評分，中和當(dāng)前時段內(nèi)的所有彈幕評分，對當(dāng)前時段進(jìn)行評分，以獲取亮點評分(例如，詞語“贊”對應(yīng)彈幕評分為0.3分，詞語“棒極了”對應(yīng)彈幕評分為0.4分，當(dāng)一個視頻段的彈幕中包含20個“贊”及10個“棒極了”時，可以對所有的彈幕評分進(jìn)行相加，獲取亮點評分即10分)。獲取當(dāng)前時段內(nèi)的平均觀看人數(shù)，根據(jù)當(dāng)前時段內(nèi)的平均觀看人數(shù)，對當(dāng)前時段進(jìn)行評分，以獲取亮點評分(例如，當(dāng)前時段內(nèi)的平均觀看人數(shù)為800，已知的時段中的最大平均觀看人數(shù)為1000，計算二者的比值再乘以100作為亮點評分即80分)。獲取當(dāng)前時段內(nèi)每個類型的禮物數(shù)，每個類型的禮物對應(yīng)各自的禮物評分，中和當(dāng)前時段內(nèi)的所有禮物評分，對當(dāng)前時段進(jìn)行評分，以獲取亮點評分(例如，禮物“鮮花”對應(yīng)彈幕評分為0.1分，禮物“游艇”對應(yīng)彈幕評分為0.3分，當(dāng)一個視頻段的禮物中包含20個“鮮花”及5個“游艇”時，可以對所有的禮物評分進(jìn)行相加，獲取亮點評分即3.5分)。

當(dāng)然，根據(jù)視頻段評分訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)算法還可以綜合當(dāng)前時段內(nèi)的所有彈幕評分、當(dāng)前時段內(nèi)的平均觀看人數(shù)及當(dāng)前時段內(nèi)的所有禮物評分中的至少兩種，對當(dāng)前時段進(jìn)行評分，以獲取亮點評分。使用svm(supportvectormachine，支持向量機(jī))算法，將任一時段內(nèi)的所有彈幕評分、任一時段內(nèi)的平均觀看人數(shù)及任一時段內(nèi)的所有禮物評分中的至少兩種，和專家給出的相應(yīng)的亮點評分作為輸入的特征值，根據(jù)上述特征值及特征值的變化率確定輸入向量，并分別采用linearkernel(線性核函數(shù))和rbf(radialbasisfunction，徑向基函數(shù))訓(xùn)練算法進(jìn)行訓(xùn)練，并選取測試集效果更好的函數(shù)以完成根據(jù)視頻段評分訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

在本發(fā)明實施例中，利用預(yù)先預(yù)設(shè)的打分算法，對視頻段進(jìn)行打分，相比于僅根據(jù)觀看人數(shù)、彈幕數(shù)及禮物數(shù)進(jìn)行視頻段的打分，適用范圍更廣。

可選的，根據(jù)亮點評分，選取至少一個視頻段轉(zhuǎn)換為圖像互換格式圖片，包括：

步驟一，選取亮點評分最高的視頻段，作為亮點段。

步驟二，根據(jù)亮點段的時長，提取亮點段的視頻幀。

根據(jù)亮點段的時長，提取亮點段的視頻幀，亮點段的時長與提取的亮點段的視頻幀的數(shù)量正相關(guān)。例如，每1秒視頻段中按照等時間間隔提取15幀視頻幀，或每1秒視頻段中按照等時間間隔提取24幀視頻幀。

步驟三，根據(jù)亮點段的視頻幀，生成圖像互換格式圖片。

將提取的視頻幀按照時間順序進(jìn)行排列，生成gif圖片。

在本發(fā)明實施例中，給出了將視頻段轉(zhuǎn)換為gif圖片的具體方法，選取評分最高的視頻段進(jìn)行轉(zhuǎn)換，最能體現(xiàn)出視頻的亮點。

一種圖像互換格式圖片的生成裝置，包括：

數(shù)據(jù)獲取模塊201，用于獲取視頻中的關(guān)鍵數(shù)據(jù)，其中，關(guān)鍵數(shù)據(jù)標(biāo)識視頻的播放特征和/或視頻的觀眾參與情況。

視頻段提取模塊202，用于根據(jù)關(guān)鍵數(shù)據(jù)，獲取視頻的至少一個視頻段。

圖片生成模塊203，用于選取至少一個視頻段轉(zhuǎn)換為圖像互換格式圖片。

在本發(fā)明實施例中，根據(jù)關(guān)鍵數(shù)據(jù)，獲取視頻的至少一個視頻段，并選取至少一個視頻段轉(zhuǎn)換為圖像互換格式圖片，實現(xiàn)了視頻亮點自動生成圖像互換格式圖片，提高了視頻亮點轉(zhuǎn)換為gif圖片的效率。

需要說明的是，本發(fā)明實施例中的裝置是應(yīng)用上述圖像互換格式圖片的生成方法的裝置，則上述圖像互換格式圖片的生成方法的所有實施例均適用于該裝置，且均能達(dá)到相同或相似的有益效果。

可選的，數(shù)據(jù)獲取模塊獲取的關(guān)鍵數(shù)據(jù)，包括：

視頻中圖像的視覺特征、視頻中聲音的語音特征、彈幕數(shù)隨時間的變化、觀看人數(shù)隨時間的變化及禮物數(shù)隨時間的變化中的一種或多種。

在本發(fā)明實施例中，給出了關(guān)鍵數(shù)據(jù)的具體內(nèi)容，根據(jù)上述內(nèi)容獲取視頻段，所獲取的視頻段能夠體現(xiàn)出視頻的亮點所在。

可選的，視頻段提取模塊，包括：

第一計算子模塊，用于根據(jù)彈幕數(shù)隨時間的變化、觀看人數(shù)隨時間的變化及禮物數(shù)隨時間的變化，計算綜合增長率，其中，綜合增長率標(biāo)識彈幕數(shù)、觀看人數(shù)及禮物數(shù)的增長速率。

第一截取子模塊，用于截取大于預(yù)設(shè)增長閾值的綜合增長率所對應(yīng)的視頻段。

在本發(fā)明實施例中，當(dāng)視頻播的關(guān)鍵信息中包含用戶的互動時，根據(jù)彈幕數(shù)隨時間的變化、觀看人數(shù)隨時間的變化及禮物數(shù)隨時間的變化截取視頻段，截取的視頻段能夠體現(xiàn)出視頻的亮點所在。

可選的，視頻段提取模塊，包括：

第二計算子模塊，用于對關(guān)鍵數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，與預(yù)設(shè)的識別特征進(jìn)行比較，確定待提取的視頻段，其中，識別特征為從預(yù)設(shè)的亮點視頻段中提取的特征；

第二截取子模塊，用于在視頻中截取待提取的視頻段。

在本發(fā)明實施例中，利用識別特征，確定待提取的視頻段，并進(jìn)行提取，相比于僅根據(jù)觀看人數(shù)、彈幕數(shù)及禮物數(shù)進(jìn)行視頻段的提取，適用范圍更廣。

可選的，圖片生成模塊，包括：

第一評分子模塊，用于根據(jù)關(guān)鍵數(shù)據(jù)，分別為每段視頻段進(jìn)行評分，得到亮點評分。

第一轉(zhuǎn)換子模塊，用于根據(jù)亮點評分，選取至少一個視頻段轉(zhuǎn)換為圖像互換格式圖片。

在本發(fā)明實施例中，對每段視頻段進(jìn)行評分，根據(jù)評分選取至少一個視頻段轉(zhuǎn)換為圖像互換格式圖片，轉(zhuǎn)換后的圖像互換格式的圖片更能夠體現(xiàn)出視頻的亮點。

可選的，第一評分子模塊，包括：

第一計算單元，用于根據(jù)彈幕數(shù)隨時間的變化、觀看人數(shù)隨時間的變化及禮物數(shù)隨時間的變化，計算亮點評分。

在本發(fā)明實施例中，當(dāng)視頻的關(guān)鍵信息中包含用戶的互動時，根據(jù)彈幕數(shù)隨時間的變化、觀看人數(shù)隨時間的變化及禮物數(shù)隨時間的變化計算亮點評分，亮點評分的計算結(jié)果準(zhǔn)確。

可選的，第一評分子模塊，包括：

第二計算單元，用于利用預(yù)設(shè)的打分算法，分別對每段視頻段對應(yīng)的關(guān)鍵數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并計算每段視頻段的評分，得到亮點評分。

在本發(fā)明實施例中，利用預(yù)設(shè)的打分算法，對視頻段進(jìn)行打分，相比于僅根據(jù)觀看人數(shù)、彈幕數(shù)及禮物數(shù)進(jìn)行視頻段的打分，適用范圍更廣。

可選的，第一轉(zhuǎn)換子模塊，包括：

亮點段選取單元，用于選取亮點評分最高的視頻段，作為亮點段。

視頻幀提取單元，用于根據(jù)亮點段的時長，提取亮點段的視頻幀。

互換格式圖片生成單元，用于根據(jù)亮點段的視頻幀，生成圖像互換格式圖片。

在本發(fā)明實施例中，給出了將視頻段轉(zhuǎn)換為gif圖片的具體方法，選取評分最高的視頻段進(jìn)行轉(zhuǎn)換，最能體現(xiàn)出視頻的亮點。

需要說明的是，在本文中，諸如第一和第二等之類的關(guān)系術(shù)語僅僅用來將一個實體或者操作與另一個實體或操作區(qū)分開來，而不一定要求或者暗示這些實體或操作之間存在任何這種實際的關(guān)系或者順序。而且，術(shù)語“包括”、“包含”或者其任何其他變體意在涵蓋非排他性的包含，從而使得包括一系列要素的過程、方法、物品或者設(shè)備不僅包括那些要素，而且還包括沒有明確列出的其他要素，或者是還包括為這種過程、方法、物品或者設(shè)備所固有的要素。在沒有更多限制的情況下，由語句“包括一個……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的過程、方法、物品或者設(shè)備中還存在另外的相同要素。

本說明書中的各個實施例均采用相關(guān)的方式描述，各個實施例之間相同相似的部分互相參見即可，每個實施例重點說明的都是與其他實施例的不同之處。尤其，對于系統(tǒng)實施例而言，由于其基本相似于方法實施例，所以描述的比較簡單，相關(guān)之處參見方法實施例的部分說明即可。

以上所述僅為本發(fā)明的較佳實施例而已，并非用于限定本發(fā)明的保護(hù)范圍。凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)所作的任何修改、等同替換、改進(jìn)等，均包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍內(nèi)。